华工版概率论习题答案4
概率论与数理统计第四章习题及答案
概率论与数理统计习题 第四章 随机变量的数字特征习题4-1 某产品的次品率为,检验员每天检验4次,每次随机地取10件产品进行检验,如发现其中的次品数多于1个,就去调整设备,以X 表示一天中调整设备的次数,试求)(X E (设诸产品是否为次品是相互独立的).解:设表示一次抽检的10件产品的次品数为ξP =P (调整设备)=P (ξ>1)=1-P (ξ≤1)= 1-[P (ξ=0)+ P (ξ=1)]查二项分布表1-=.因此X 表示一天调整设备的次数时X ~B (4, . P (X =0)=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛04××=.P (X =1)=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛14××=, P (X =2)= ⎪⎪⎭⎫⎝⎛24××=.P (X =3)=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛34××=, P (X =4)= ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛44××=. 从而E (X )=np =4×=习题4-2 设随机变量X 的分布律为Λ,2,1,323)1(1==⎭⎬⎫⎩⎨⎧-=+j j X P jjj ,说明X的数学期望不存在.解: 由于1111133322(1)((1))3j j j j j j j j j P X j j j j ∞∞∞++===-=-==∑∑∑,而级数112j j ∞=∑发散,故级数11133(1)((1))j jj j j P X j j∞++=-=-∑不绝对收敛,由数学期望的定义知,X 的数学期望不存在. 习题X-2 0 2 k p求)53(),(),(22+X E X E X E .解 E (X )=(-2)+0+2=由关于随机变量函数的数学期望的定理,知E (X 2)=(-2)2+02+22=E (3X 2+5)=[3 (-2)2+5]+[3 02+5]+[322+5]=如利用数学期望的性质,则有E (3X 2+5)=3E (X 2)+5=3+5=4.135)(3)53(,8.23.04.0)(,2.03.023.004.02)(222222)2(=+=+=⨯+⨯=-=⨯+⨯+⨯-=-X E X E X E X E习题4-4 设随机变量X 的概率密度为⎩⎨⎧≤>=-0,0,0,)(x x e x f x 求XeY X Y 2)2(;2)1(-==的数学期望.解22)(2)0(2)(2)2()()(00=-=+-=+⋅===∞-∞+-∞-+∞-∞-+∞∞-⎰⎰⎰⎰xx xx e dx e xe dx xe dx x dx x xf X E Y E I3131)()()(0303022=-==⋅==∞-∞+-∞+---⎰⎰xx x x X edx e dx e e e E Y E II 习题4-5 设),(Y X 的概率密度为⎩⎨⎧≤≤≤=其它,0,10,12),(2x y y y x f求)(),(),(),(22Y X E XY E Y E X E +.解 各数学期望均可按照⎰⎰+∞∞-+∞∞-=dxdy y x f y x g Y X g E ),(),()],([计算。
下半年华工继续教育线性代数与概率统计随堂练习参考答案
1.(单项选择题 ) 计算?A.;B.;C.;D..答题: A. B. C. D.(已提交)参照答案: A问题分析:2.(单项选择题 )队列式?A. 3;B. 4;C. 5;D. 6.答题: A. B. C. D.(已提交)参照答案: B问题分析:3. ( 单项选择题 )计算队列式. A. 12;B. 18;C. 24;D. 26.答题: A. B. C. D.(已提交)参照答案: B问题分析:4. ( 单项选择题 )利用队列式定义计算n 阶队列式:=? A.;B.;C.;D..答题: A. B. C. D.(已提交)参照答案: C问题分析:5. ( 单项选择题 )计算队列式睁开式中,的系数。
A. 1, 4;B. 1,-4;C. -1 ,4;D. -1 ,-4.答题: A. B. C. D.(已提交)参照答案: B问题分析:6. ( 单项选择题 )计算队列式=?A. -8;B. -7;C. -6;D. -5.答题: A. B. C. D.(已提交)参照答案: B问题分析:7. ( 单项选择题 )计算队列式=?A. 130 ;B. 140;C. 150;D. 160.答题: A. B. C. D.(已提交)参照答案: D问题分析:8. ( 单项选择题 )四阶队列式的值等于多少?A.;B.;C.;D..答题: A. B. C. D.(已提交)参照答案: D问题分析:9. ( 单项选择题 )队列式=?A.;B.;C.;D..答题: A. B. C. D.(已提交)参照答案: B问题分析:10. (单项选择题 )已知,则?A. 6m;B. -6m;C. 12m;D. -12m.答题: A. B. C. D.(已提交)参照答案: A11.(单项选择题)设=,则?A. 15|A|;B. 16|A|;C. 17|A|;D. 18|A|.答题: A. B. C. D.(已提交)参照答案: D问题分析:12. ( 单项选择题 )设矩阵,求=?A. -1;B. 0;C. 1;D. 2.答题: A. B. C. D.(已提交)参照答案: B问题分析:13. ( 单项选择题 )计算队列式=?A. -1500;B. 0;C. -1800;D. -1200.答题: A. B. C. D.(已提交)参照答案: C问题分析:14. ( 单项选择题 )齐次线性方程组有非零解,则=?A. -1;B. 0;C. 1;D. 2.答题: A. B. C. D.(已提交)参照答案: C问题分析:15. ( 单项选择题 )齐次线性方程组有非零解的条件是=?A.1或-3 ;B.1或3 ;C.-1或3 ;D.-1或-3 .答题: A. B. C. D.(已提交)参照答案: A问题分析:16. ( 单项选择题 )假如非线性方程组系数队列式,那么,以下正确的结论是哪个?A.无解 ;B.独一解 ;C.一个零解和一个非零解;D.无量多个解 .答题: A. B. C. D.(已提交)参照答案: B问题分析:17. ( 单项选择题 )假如齐次线性方程组的系数队列式,那么,下列正确的结论是哪个?A.只有零解 ;B.只有非零解 ;C.既有零解,也有非零解;D.有无量多个解.答题: A. B. C. D.(已提交)参照答案: A问题分析:18. ( 单项选择题 )齐次线性方程组总有___解;当它所含方程的个数小于未知量的个数时,它必定有___ 解。
概率论与数理统计第四章习题解
7.若连续型随机变量ξ的分布密度是:
⎧ax2 + bx + c , (0 < x < 1)
f (x) = ⎨ ⎩
0
, , (x ≤ 0, x ≥ 1)
已知 E(ξ ) =1/2, D(ξ ) =3/20,求系数 a 、 b 、 c .
解:应用密度函数的性质有:
∫1
(ax 2
+
bx
+
c)dx
=
(a
x3
解:(1). E(ξ ) =-2×0.4+0×0.3+2×0.3=-0.2 .
(2). E(ξ 2 ) = 4 × 0.4 + 0 × 0.3 + 4 × 0.3 = 2.8,
则: E(3ξ 2 + 5) = 3E(ξ 2 ) + 5 = 3 × 2.8 + 5 = 13.4 . (3).由(1),(2)解:
D(ξ ) = E(ξ 2 ) − E 2 (ξ ) = 2.8 − (−0.2)2 = 2.76 .
11.设随机变量
(ξ
,η)
具有概率密度:
f
( x,
y)
=
⎧1 ⎩⎨0
(| y |< x,0 < x < 1) (其它)
,试求:
-5-
E(ξ ) , E(η) .
∫ ∫ ∫ ∫ ∫ 解:
E(ξ )
=
解:由连续型随机变量数学期望的定义式:
∫ ∫ ∫ +∞
1500
E(ξ ) = xf (x)dx =
1
x 2dx − 3000 x(x − 3000) dx
−∞
0 15002
1500 15002
概率论第四章习题解答
1第四章随机变量的数字特征I 教学基本要求1、理解随机变量的数学期望与方差的概念,掌握它们的性质与计算,会求随机变量函数的数学期望;2、掌握两点分布、二项分布、泊松分布、均匀分布、指数分布、正态分布的数学期望与方差;3、了解切比雪夫不等式及应用;4、掌握协方差、相关系数的概念与性质,了解矩和协方差矩阵的概念;5、了解伯努利大数定理、切比雪夫大数定律、辛钦大数定理;6、了解林德伯格-列维中心极限定理、棣莫弗―拉普拉斯中心极限定理,掌握它们在实际问题中的应用.II 习题解答A 组1、离散型随机变量X 的概率分布为X -2 0 2 p0.400.300.30求()E X 、(35)E X +、2()E X ?解:()(2)0.4000.3020.300.2E X =-⨯+⨯+⨯=-;(35)3()5 4.4E X E X +=+=;2222()(2)0.4000.3020.30 1.8E X =-⨯+⨯+⨯=.2、某产品表面瑕疵点数服从参数0.8λ=的泊松分布,规定若瑕疵点数不超过1个为一等品,每个价值10元,多于4个为废品,不值钱,其它情况为二等品,每个价值8元求产品的平均价值?解:设X 为产品价格,则0X =、8、10.通过查泊松分布表可知其相应概率分布为X 0 8 10 p0.00140.80880.1898则()80.1898100.80889.61E X =⨯+⨯≈(元).3、设随机变量X 的分布函数为00()/40414x F x x x x ≤⎧⎪=<≤⎨⎪>⎩.求()E X ?解:由分布函数知X 的密度函数为1/404()0x f x <≤⎧=⎨⎩其它则4()()24x E X xf x dx dx +∞-∞===⎰⎰.4、设随机变量X 服从几何分布,即1()(1)k p X k p p -==-(1,2,)k = ,其中01p <<是常数.求()E X ?解:1111()(1)(1)k k k k E X kp p pk p +∞+∞--===-=-∑∑由级数2121123(1)k x x kx x -=+++++- (||1)x <,知 211()[1(1)]E X p p p =⨯=--.5、若随机变量X 服从参数为λ的泊松分布,即的泊松分布,即()!kp X k e k λλ-== (0,1,2,)k =求()E X 、2()E X ?解:1()!(1)!kk k k E X k ee ee k k λλλλλλλλλ-+∞+∞---======-∑∑;12201(1)()[]!(1)!!kk kk k k k k E X keee k k k λλλλλλλλ-+∞+∞+∞---===+===-∑∑∑1210[]()(1)!!k kk k e e e e k k λλλλλλλλλλλλ-+∞+∞--===+=+=+-∑∑. 6、某工程队完成某项工程的时间X (单位:月)服从下述分布X 10 11 12 13 p0.40.30.20.1(1) 求该工程队完成此项工程的平均时间;(2) 设该工程队获利50(13)Y X =-(万元).求平均利润? 解:(1)()100.4110.3120.2130.111E X =⨯+⨯+⨯+⨯=(月);(2) ()[50(13)]65050()100E Y E X E X =-=-⨯=(万元). 7、若随机变量X 服从区间[,]a b 上的均匀分布,即1()a x b f x b a ⎧≤≤⎪=-⎨⎪⎩其它求()E X 、2()E X ?解:()()2bax a b E X xf x dx dx b a +∞-∞+===-⎰⎰;22222()()3baxa ab b E X x f x dx dx b a +∞-∞++===-⎰⎰. 8、若随机变量X 服从参数为λ的指数分布,即的指数分布,即0()0x ex f x x λλ-⎧>=⎨≤⎩0求()E X 、2()E X ?解:0()()xxE X xf x dx x edxxdeλλλ+∞+∞+∞---∞===-⎰⎰⎰1xxxeedxλλλ+∞+∞--=-+=⎰;2222202()()2xxxE X x f x dxx edxx exedxλλλλλ+∞+∞+∞+∞----∞-∞===-+=⎰⎰⎰.9、离散型随机变量X 的概率分布为X 0 2 6 p3/12 4/12 5/12求()E X 、[ln(2)]E X +?解:34519()0261212126E X =⨯+⨯+⨯=;34513[ln(2)]ln(02)ln(22)ln(62)ln 21212126E X +=+⨯++⨯++⨯=.10、设2~(,)X N μσ,求(||)E X μ-?解:22()21(||)||2x E X x e dx μσμμπσ--+∞-∞-=-⎰令x t μσ-=,由偶函数性质有222022(||)()2t t E X e d μσσππ+∞--==⎰.11、设某商品需求量(10,30)X U ,销售商进货量n 在(10,30)之间,是一个整数.每销售一件商品获利500(元),若供小于求,每件产品亏损100(元).若供大于求,则从外地调运,每件商品可获利300(元).为使利润期望值不少于9280(元),进货量最少应为多少?解:按题意利润Y 与X 、n 的关系为500300()1030500100()1030n X n n X Y X n X X n +-≤<≤⎧=⎨--≤<≤⎩则利润平均值为10101()[[500100()][500300()]20n n E Y X n X dx n X n dx =--++-⎰⎰ 27.53505250n n =-++由题意知27.535052509280n n -++≥解得62263n ≤≤,则最少进货量为21.12、某保险公司规定,如果一年内顾客投保事件A 发生,则赔偿顾客a 元.以往资料表明事件A 发生的概率为p .为使公司收益期望值为0.1a ,则应向顾客收取都少保费?解:设应向顾客收取x 元保费,公司的收益为Y 元则Yx x a - p1p -p按题意()(1)()0.1E Y x p x a p a =-+-= 解得0.1x ap a =+.13、设随机变量X 的密度函数为1cos0()220x x f x π⎧≤≤⎪=⎨⎪⎩其它.对X 进行独立重复观测4次,Y 表示观测值大于/3π的次数,求2Y 的数学期望?解:显然~(4,)Y b p ,其中p 是(/3)X π>的概率,故31()cos 0.5322xp p Xdx πππ=>==⎰所以44()0.50.5kkkp Y k C -==⨯ (0,1,2,3,4)k =则有42244()0.50.55k kkk E Y k C -==⨯=∑.14、设随机变量X 、Y 相互独立,且都服从标准正态分布求22Z X Y =+的数学期望?解:由题意知X 、Y 的联合密度函数为2221(,)2x y f x y eπ+-=于是22222221()(,)2x y E Z x y f x y dxdy x y edxdy π++∞+∞+∞+∞--∞-∞-∞-∞=+=+⎰⎰⎰⎰令cos x r θ=、sin y r θ=得222222201()22r r E Z r e drd r e drππθπ+∞+∞--===⎰⎰⎰.15、已知(,)X Y 的分布如下,令max{,}Z X Y =,求()E Z ?YX0 5 10 15 0 0.02 0.06 0.02 0.10 5 0.04 0.15 0.20 0.10 100.010.150.140.01解:由题设可得Z 的分布为Z 0 510 15 p 0.020.25 0.52 0.21()00.0250.25100.52150.219.6E Z =⨯+⨯+⨯+⨯=.16、设(,)X Y 的联合密度函数为21201(,)0yy x f x y ⎧≤≤≤=⎨⎩其它求()E X 、()E Y 、()E XY 、22()E X Y +?解:12004()(,)125xE X xf x y dxdydx xy dy+∞+∞-∞-∞-∞===⎰⎰⎰⎰; 1303()(,)125x E Y yf x y dxdy dx y dy +∞+∞-∞-∞===⎰⎰⎰⎰;;131()(,)122xE XY xyf x y dxdy dx xy dy +∞+∞-∞-∞-∞===⎰⎰⎰⎰; 122222220016()()(,)()15xE XY xy f x y dxdydx xy y dy+∞+∞-∞-∞-∞+=+=+=⎰⎰⎰⎰. 17、设随机变量(,)X Y 的密度函数为1()02,02(,)8x y x y f x y ⎧+≤≤≤≤⎪=⎨⎪⎩其它求()E X ?解:22007()(,)()88xE X xf x y dxdyxy dxdy+∞+∞-∞-∞==+=⎰⎰⎰⎰. 18、甲乙二人相约在12:00~13:00之间会面,设X 、Y 分别表示甲乙到达时间,且相互独立已知X 、Y 的密度函数为2301()0x x f x ⎧<<=⎨⎩其它、201()0y y f y <<⎧=⎨⎩其它求先到达者需要等待时间的数学期望?解:等待时间可以表示为||X Y -,由于X 、Y 的联合密度函数为2601,01(,)0x y x y f x y ⎧<<<<=⎨⎩其它11200(||)||6E X Y x y x ydxdy ⇒-=-⎰⎰112200001()6()|64xyx y x ydydx y xx ydxdy =-+-=⎰⎰⎰⎰.19、设二维随机变量(,)X Y 在曲线2y x =、2y x =+所围区域G 内服从均匀分布,内服从均匀分布,求求数学期望()E X 、()E Y ?解:设(,)X Y 的联合密度函数为(,)(,)0(,)c x y G f x y x y G∈⎧=⎨∉⎩,由密度函数性质解出9/2c =下面分别求出边沿密度函数当12x -≤≤时,有22222()(2)99x X xf x dy x x +==+-⎰,故此 22(2)12()90X x x x f x ⎧+--≤≤⎪=⎨⎪⎩其它 当01y ≤≤时,有24()99y Y y f y dx y--==⎰当14y <≤时,有222()(2)99y Y y f y dx y y --==+-⎰,所以 40192()(2)1490Y y y f y y y y ⎧≤≤⎪⎪⎪=+-<≤⎨⎪⎪⎪⎩其它从而22121()()(2)92XE X xfx dx x x x dx +∞-∞--==+-=⎰⎰; 1401428()()(2)995Y E Y yf y dy y yd y y y dy +∞-∞-∞==++-=⎰⎰⎰. 20、离散型随机变量X 的概率分布为X -2 0 2 p0.40 0.30 0.30求()D X ?解:由题意易知()0.2E X =-、2() 1.8E X =,所以22()()[()] 1.80.04 1.76D X E X E X =-=-=.21、设随机变量X 的分布函数为00()/40414x F x x x x ≤⎧⎪=<≤⎨⎪>⎩.求()D X解:由题意易知X 的密度函数为1/404()0x f x <≤⎧=⎨⎩其它,且()2E X=,则242(2)4()(())()43x D X x E X f x dx dx +∞-∞-=-==⎰⎰. 22、若随机变量X 服从参数为λ的泊松分布,求()D X ? 解:由题意易知()E X λ=、22()E X λλ=+,故22()()[()]D X E X E X λ=-=.23、设随机变量(,)X Y 的密度函数为1()02,02(,)80x y x y f x y ⎧+≤≤≤≤⎪=⎨⎪⎩其它求()D X ?解:由题意易知7()8E X =,故2222001711()[()](,)()()8636D X x E X f x y dxdy x x y dxdy +∞+∞-∞-∞-∞=-=-+=⎰⎰⎰⎰. 24、设二维随机变量(,)X Y 在曲线2y x =、2y x =+所围区域G 内服从均匀分布,内服从均匀分布,求求方差()D X 、()D Y ?解:由题意易知22(2)12()90X x x x f x ⎧+--≤≤⎪=⎨⎪⎩其它、40192()(2)1490Y yy f y y y y ⎧≤≤⎪⎪=+-<≤⎨⎪⎪⎪⎩其它1()2E X =、8()5E Y =22222127()()(2)910X E X x f x dx x x x dx+∞-∞--==+-=⎰⎰14222214247()()(2)9914Y E Yy f y dyy ydyy y dy +∞-∞-∞==++-=⎰⎰⎰229()()[()]20D X E X E X =-=;22279()()[()]350D YE Y E Y =-=.25、设10只同种元件中由2只是坏的,装配仪器时,从中任取1只,如果是不合格品,则扔掉后重取1只,求取出合格品前取出次品数的方差?只,求取出合格品前取出次品数的方差?解:设X 表示取出合格品前已取出次品的数目,则X0 1 2 p8/10 16/90 2/90故2()9E X =、24()15E X =所以2288()()[()]405D XE X E X =-=.26、设随机变量X 的密度函数为||1()2x f x e -=.求()E X 、()D X ?解:||1()()02x E X xf x dx x e dx+∞+∞--∞-∞===⎰⎰; 222||2011()(())()222x xD XE X E X x f x dx x e dx x e dx +∞+∞+∞---∞-∞=-====⎰⎰⎰.27、设X 为随机变量,证明:对任意常数C ,有2()()D X E X C ≤-,当()C E X =时等号成立.证明:22222()(2)()2()E X C E X CX C E X CE X C -=-+=-+22222()[()]{[()]2())}()[()]E X E X E X CE X C D X E X C =-+-+=+-由于2[()]E X C -非负,从而有2()()D X E X C ≤-,且当()C E X =时2()()D X E X C =-.28、设U 服从(-2,2)上的均匀分布,定义X 、Y 如下1111U X U -<-⎧=⎨>-⎩、1111U Y U -<⎧=⎨>⎩求()D X Y +?解:先求X Y +的分布(2)(1,1)(1,1)(1)1/4p X Y p X Y p U U p U +=-==-=-=<-<=<-= (2)(1,1)(1,1)(1)1/4p X Y p X Y p U U p U +=====≥-≥=≥= (0)1(2)(2)1/2p X Y p X Y p X Y +==-+=-+=-=所以()0E X Y +=,从而2()()2D X Y E X Y +=+=.29、已知()750E X =、2()15D X =.请估计概率(700800)p X <<? 解:由切比雪夫不等式有2215(700800)(|750|50)10.9150p X p X <<=-<≥-≈.30、设()2E X =-、()1D X =、()2E Y =、()4D Y =、0.5XY ρ=-,利用由切比雪夫不等式估计概率(||6)p X Y +≥的上限?解:因为()0E X Y +=、()()()2(,)3D X Y D X D Y Cov X Y +=++=,所以,所以2()1(||6)(|()()|6)612D X Y p X Y p X YE X Y ++≥=+-+≥≤=. 31、设()4D X =、()9D Y =、0.5XY ρ=,求(23)D X Y -? 解:(,)()()3XY Cov X Y D X D Y ρ==(23)4()9()2(2,3)16813661D X Y D X D Y Cov X Y -=++-=+-=.32、设(,)X Y 的联合密度函数为21201(,)0yy x f x y ⎧≤≤≤=⎨⎩其它求(,)Cov X Y ?解:由题意易知4()5E X =、3()5E Y =、1()2E XY =,故 1431(,)()()()25550Cov X Y E XY E X E Y ⨯=-=-=⨯. 33、设二维随机变量(,)X Y 在曲线2y x =、2y x =+所围区域G 内服从均匀分布,内服从均匀分布,求求协方差(,)Cov X Y 与相关系数XY ρ?解:由题意易知1()2E X =、8()5E Y =、9()20D X =、279()350D Y =2221225()994x x G E XY xy dxdy xdx ydy +-===⎰⎰⎰⎰所以9(,)()()()20Cov X Y E XY E X E Y =-=; (,)0.751()()XYCov X Y D X D Y ρ=≈.34、设二维随机变量(,)X Y 的联合分布为YX-1 0 1 00.07 0.18 0.15 100.080.320.20求22(,)Cov X Y解:先求2X 、2Y 、22X Y 的分布2(0)0.4p X ==、2(1)0.6p X == 2(0)0.5p Y ==、2(1)0.5p Y == 22(0)0.72p X Y ==、22(1)0.28p X Y ==所以2()0.6E X =、2()0.5E Y =、22()0.28E X Y =,由此得222222(,)()()()0.02Cov X Y E X Y E X E Y =-=-.35、随机变量(,)X Y 的密度函数为201,11(,)0x x y f x y ≤≤-≤≤⎧=⎨⎩其它求()D X Y +?解:当01x <<时,有11()22X x f x d y x -==⎰;当01y <<时,有11()22Y y f y d x y -==⎰,故2()()3E X E Y ==、1()()18D X D Y == 由于(,)()()X Y f x y f x f y ≠,即X 与Y 不独立.所以11015()212xE XY xydxdy -==⎰⎰541(,)()()()12936Cov X Y E XY E X E Y =-=-=- 1()()()2ov(,)18D X Y D X D Y C X Y +=++=.36、将1枚硬币抛n 次,以X 、Y 分别表示正面向上与反面向上的次数,求(,)Cov X Y 、XY ρ解:由于X Y n+=,即Y n X=-,于是1XYρ=-;又因~(,0.5)X b n 、~(,,0.5)Y b n ,所以()()/4D X D Y n ==,故(,)(,)(,)()/4Cov X Y Cov X n X Cov X X D X n =-=-==.37、设X 与Y 独立,且都服从参数为λ的泊松分布,令2U X Y =+、2V X Y =-求U 与V 的相关系数?解:由于()(2)4()()5D U D X Y D X D Y λ=+=+= ()(2)4()()5D V D X Y D X D Y λ=-=+=所以(,)(2,2)Cov U V Cov X Y X Y =+-4()(,2)(2,)()3D X Cov Y X Cov X Y D Y λ=+--=由此得(,)35(),()XYCov X Y D X D Y ρ==. 38、设二维随机变量(,)X Y 的联合密度函数为1||0,01(,)0y x f x y <<<⎧=⎨⎩其它判断X 与Y 之间的相关性与独立性.解:由于12()3x xE X xdydx -==⎰⎰、、10()0x xE Y ydydx -==⎰⎰、10()0xxE XY xydydx -==⎰⎰,则(,)()()()0Cov X Y E X E Y E XY =-=故X 与Y 之间不相关;又因当01x <<时,有()2xXxf x dy x-==⎰,即201()0X x x f x <<⎧=⎨⎩其它同理可以求出110()1010X y y f x y y +-<<⎧⎪=-<<⎨⎪⎩其它由于(,)()()X Y f x y f x f y ≠,故X 与Y 之间不独立.39、设a 为区间(0,1)上一定点,随机变量(0,1)X U ,Y 是X 到a 的距离.问a 为何值时X 与Y 是不相关?解:由题设知()0.5E X =、||Y X a =-,所以11201()||()()2aaE Y x a dx a x dx x a dx a a =-=-+-=-+⎰⎰⎰3101()()()323a a a a E XY x a x dx x x a dx =-+-=-+⎰⎰31(,)3212a aCov X Y =-+令31(,)03212a a Cov X Y =-+=,可得方程2(21)(221)0a a a ---=在(0,1)内解得0.5a =,即0.5a =时,X 与Y 不相关. 40、设计算器进行加法计算时,所有舍入误差相互独立且在(0.5,0.5)-上服从均匀分布.(1) 将1500个数相加,问误差总和的绝对值超过15的概率是多少;(2) 最多可以有几个数相加,其误差总和的绝对值小于10的概率不小于0.90? 解:设第i 个数的舍入误差为i X (1,,)i n = ,故()0i E X =、()1/12i D X = (1,,)i n =记1ni i X X ==∑(1) 由林德伯格-列维中心极限定理有15001150001515000(||15)(||)15001/1215001/12i i x p X p =-⨯-⨯>=>∑151[2()1]0.180215001/12≈-Φ-=;(2) 由林德伯格-列维中心极限定理有1100100.90(||10)(||)2()11/121/121/12ni i x n n p X p n n n =-⨯-⨯≤<=≤≈Φ-∑即10()0.951/12n Φ≥,由于(1.645)0.95Φ=,则101.6451/12n ≥因此443.45n £,再由n 为整数得满足题意的个数为443.41、一批木材中有80%的长度不小于3m ,从中任取100根,求其中至少有30根长度短于3m 的概率?解:以X 表示100根木材中长度短于3m 的数目,则~(100,0.2)X b ,于是()20E X =,()16D X =.由于100n =较大,则由中心极限定理,近似有2~(20,4)X N ,由此有20302010(30)1(30)1()1()0.0062444X p X p X p --≥=-<=-<≈-Φ-=. 42、某商店出售价格分别为1(元)、1.2(元)、1.5(元)的3种蛋糕,种蛋糕,每种蛋糕被购买的概每种蛋糕被购买的概率分别为0.3、0.2、0.5.若某天售出300只蛋糕,(1) 求这天收入为400(元)的概率;(2) 求这天售出价格为1.2(元)蛋糕多于60只的概率?解:(1) 设第i 只蛋糕价格为iX (1,,300)i = .则i X的分布为i X1 1.2 1.5 p0.30.20.5于是可得() 1.29i E X =、2() 1.713iE X =、()0.0489i D X =令3001i i X X ==∑表示总收入,则由林德伯格-列维中心极限定理有300 1.29400300 1.29(400)()1(3.39)0.00033000.04893000.0489X p X p -⨯-⨯≥=>≈-Φ=⨯⨯;(2) 记Y 为300只蛋糕中售价为1.2(元)的蛋糕数目,则~(300,0.2)Y b ,于是()60E Y =、()48D Y =,由中心极限定理,近似有~(60,48)X N ,由此有606060(60)1()1(0)0.54848Y p Y p --≥=-<≈-Φ=.43、进行独立重复试验,每次试验中事件A 发生的概率为0.25.问能以95%的把握保证1000次试验中事件A 发生的频率与概率相差多少?此时A 发生的次数在什么范围内?解:设X 为1000次试验中事件A 发生的次数,则~(1000,0.25)X b ,由二项分布的性质知()250E X =、()187.5D X =,而事件A 发生的频率为/1000X .根据题意,可得如下不等式(|0.25|)0.951000X p ε-≤≥即(|250|1000)0.95p X ε-≤≥,由棣莫弗―拉普拉斯定理有25010001000(||)2()10.95187.5187.5187.5X p εε-≤≈Φ-≥即1000()0.975(1.96)187.5εΦ≥=Φ解得0.026ε³,这表明1000次试验中事件A 发生的频率与概率相差不超过0.026,相应的有1000次试验中事件A 发生的次数在224到276之间.44、某车间有同型号车床150台,在1小时内每台车床约有60%的时间在工作.假定各车床工作相互独立,工作时每台车床要消耗电能15kw.问至少要多少电能,才可以有99.5%的可能性保证此车间正常工作?解:以X 表示同时工作的车床数,则~(150,0.6)X b ,于是()90E X =、()36D X =,由题意知x 应使得下式成立(0)0.995p X x ≤≤≥由中心极限定理,近似有~(90,36)X N ,故有090909090(0)()()(15)0.9956666X x x p X x p ----≤≤=<<≈Φ-Φ-≥ 查标准正态分布表得90 2.586x -≥,即105.28x ≥,取整得106x =.故要保证车间有99.5%的可能性正常工作,需供电能151061590⨯=()kw .B 组1、将n 只球(1n 号)随机的装入n 只盒子(1n 号),一只盒子装一只球.若一只球装入的盒子与球同号,称为一个配对.记X 为配对数,求()D X ?解:引入随机变量i X (1,)i n = ,1i X =表示第i 号配对,0i X =表示第i 号不配对,则1n X X X =++ ,且1(1)i p X n ==(1,)i n = 即1()i E X n = (1,)i n =于是1()()1n E X E X X =++=因为i X 之间不独立,所以11111()()2(,)nn ni i i i j ii ij D X D X Cov X X -=====+∑∑∑∑下面考虑i j X X 的分布,由于i j X X 的取值只能是0、1,且1(1)(1,1)(1)i j i j p X X p X X n n =====- 所以1()(1)i j E X X n n =-,因此 21()()()()(1)i j i j i j Cov X X E X X E X E X n n =-=- 2211()21(1)nn D X Cnn n -⇒=+=-.2、设随机变量X 的分布函数为()F x ,其数学期望存在,证明()[1()]()E X F x dx F x dx +∞-∞=--⎰⎰.证明:00()()()()E X xf x dxxf x dxxf x dx +∞+∞-∞-∞==-⎰⎰⎰由于00()()()xxf x dxxdy f x dx +∞-∞=-⎰⎰⎰改变积分次序有00()(())()yxf x dxf x dx dyF y dy +∞-∞-∞-∞=-=-⎰⎰⎰⎰同理有()[1()]xf x dx F y dy +∞+∞=-⎰⎰ 0()[1()]()E X F x dxF x dx +∞-∞⇒=--⎰⎰.3、设随机变量X 的分布函数为0111()arcsin 11211x F x x x x π⎧<-⎪⎪=+-≤<⎨≥⎪⎩求()E X ?解:由上一题结论有()[1()]()E X F x dxF x dx +∞-∞=--⎰⎰111111[1arcsin ](arcsin )022x dx x dx ππ--=---+=⎰⎰.4、设连续随机变量X 的密度函数为()f x 若对任意常数c 有()()f c x f c x +=- (0)x >且()E X 存在.证明()E X c =.证明:令x t c =-则有()()()()()()E X xf x dxc t f c t dtcf c t dttf c t dt +∞+∞+∞+∞-∞-∞-∞-∞==++=+++⎰⎰⎰⎰由密度函数性质有()()cf c t dt cf c t dt c +∞+∞-∞-∞+=+=⎰⎰令u t =-,有()()()()tf c t dttf c t dtuf c u duuf c u du +∞+∞-∞-∞+=-=+=-+⎰⎰⎰⎰故()0tf c t dt +∞-∞+=⎰所以()E X c =.5、证明事件A 在一次试验中发生次数的方差不超过0.25.证明:设X 表示事件A 在一次试验中发生的次数,则(1,)X b p ,其中p 是事件A 发生的概率,则()(1)0D X p p =-≥由均值不等式得,当0.5p =时,()D X 有最大值0.25. 6、设随机变量X 服从几何分布,即1()(1)k p X k p p -==-(1,2,)k = ,其中01p <<是常数.求()D X解:1111()(1)(1)k k k k E X kp p p k p +∞+∞--===-=-∑∑由级数2121123(1)k x x kx x -=+++++- (||1)x <,知211()[1(1)]E X p p p =⨯=--又111[(1)](1)()(1)(1)k k k E X Xk k p Xk pk k p +∞+∞-==+=+==+-∑∑将21(1)x -的展开式两端求导得 1321223(1)(1)k x k kx x -=⋅+⋅++-+- 3222[(1)][1(1)]E X X pp p ⇒+==--222()()[()][(1)][()]D X E X E X E X X X E X ⇒=-=+-- 221[(1)]()[()]p E X X E X E X p-=+--=. 7、一只昆虫所生虫卵X 服从参数为λ的泊松分布,而每个虫卵发育成幼虫的概率为p ,且每个虫卵是否发育成幼虫相互独立,求一只昆虫所生幼虫数Y 的期望与方差?解:由题意知()!np X n en λλ-==(0,1,2,)λ= ,而n 个虫卵发育成k ()k n ≤个幼虫的概率为(|)(1)k kn knp Y k X n C p p -===- (0,1,,)k n =由全概率公式,对任意0,1,,k n = 有()()(|)(1)!nkkn kn n k n k p Y k p X n p Y k X n e C p p n λλ+∞+∞--========-∑∑(1)()[(1)]()()!()!!!k n kk kp pn k p p p p e e e e k n k k k λλλλλλλλ-+∞----=-===-∑即Y服从参数为pλ的泊松分布所以()()E Y D Y p λ==.8、设随机变量X 的密度函数()f x 是偶函数,且2(||)E X <+∞,证明X 与2X 不相关,但不独立.证明:因()f x 是偶函数,所以()xf x 、3()x f x 是奇函数,故此3()()0E X E X ==222(,)()()()0Cov X X E X X E X E X ⇒=⋅-=因而,X 与2X 不相关;选取0a >使得()1p X a ≤<,考察如下特定事件概率22(,)()()()p X a X a p a X a p X a p a X a ≤≤=-≤≤>≤-≤≤ 22()()p X a p X a =≤≤即2222(,)()()p X a X a p X a p X a ≤≤≠≤≤ 故X 与2X 不独立.9、设1X 、…、n X 中任意两个的相关系数都是ρ,试证:11n ρ≥--. 证明:因为111110()()2(,)nnni iiiji i i j D X D X Cov X X-====≤=+∑∑∑∑1111()2()()nni i i j i ij D X D X D X ρ-====+∑∑∑11111()[()()]()[1(1)]n ni ni i j i i i j i D X D X D X D X n ρρ-====≤++=+-∑∑∑∑11n ρ⇒≥--.。
概率论与数理统计答案(华南理工)
开讨论
例 对容量为n的样本,求下列密度函数中参数 a 的
2 2 (a x), (0 x a) f ( x) a 其它 0, a 2 a 解 由于 E [ X ] x 2 ( a x )dx 0 a 3 a 所以由矩法估计,得 X 3 3 n 解得 a 3 X X i n i 1 3 n 所以,参数 a 的矩估计量为 a X i n i 1
方差
1 50 ˆ X Xi 50 i 1 50 1 2 2 2 ˆ 2 S50 Xi ( X ) 50 i 1
此时,ˆ ,
ˆ
2
为两个统计量
根据大数定理,样本的矩和总体的矩应当非常接近 假若样本有观测值x1,x2,……x50,代入统计量中,有
用样本的统计量来估计分布的数字特征,进而得到参
数估计的办法也叫数字特征法,是矩法的特例。
思考一下,是否有其他求解的办法? 考虑泊松分布的二阶中心矩 得到矩法估计量
Var[ X ]
1 n ( X i X )2 n i 1
可见:同一个参数的矩估计量可以不同。 使用哪个更好一些? 矩法估计总能用低阶矩就不用高阶矩 之后会系统地介绍估计量优劣的评价,届时再展
解:设装袋的重量为随机变量X,即总体为X~N(μ, σ2)。
E[ X ] 2 2 2 Var [ X ] E [ X ] ( E [ X ])
此时,要估计参数,就转化为估计随机变量的矩 观测50次,即取X1,X2,……X50个样本,样本容量50 计算样本 的期望和
若总体的密度函数中有多个参数1,2,…,n,则将 ln L 第(3)步改为 0, (i 1, 2, , n) i 解方程组即可。
概率论与数理统计习题解答 华南理工大学出版社
第一章
1-7 已知10个电子管中有7个正品和3个次品,每次任意抽
取1个来测试,测试后不再放回去,直至把3个次品都找到为 止,求需要测试7次的概率。
解
p
C31P62 P74 P170
1 8
1-10 房间中有4个人,试问没有2个人的生日在同一个月
份的概率是多少?
解
p
P142 12 4
1-13 将3个球放置到4个盒子中去,求下列事件的概率:(1)
P( AC BC ) P( AC) P(BC ) P( ABC) P( A)P(C) P(B)P(C) P( A)P(B)P(C) P(C)[P( A) P(B) P( A)P(B)] P(C)P( A B) A B与C相互独立。
7、解:(1)
A={点数之和为偶数} B={点数之和等于8}
rA 18 B {(2,6) , (6,2) , (3,5) ,(5,3) ,(4,4)} P(B A) P( AB) P(B) 5 / 36 5
P( A) P( A) 18 / 36 18
8、解:设Ai={第i人破译出密码} i=1,2,3
100
100
0.9524
P(C) P(A1)P(A2)P(A3) 0.95243 0.8639
22、解: Ai={产品来自第i箱}
B={产品是合格品} C={产品经检验为合格品}
3
(1) P(B) P(B Ai )P( Ai ) i 1 20 1 12 1 17 1 20 5 3 12 4 3 17 5 3 0.775
P(C) P(C B)P(B) P(C B )P(B )
大学专业试卷华南理工大学 理工科专业 《概率论与数理统计》试卷及参考解答
件次品,乙箱中仅装有3件合格品.从甲箱中任取3件产品放入乙箱后,求: (1)乙箱中次品件数X 的数学期望; (2)从乙箱中任取一件产品是次品的概率.解 (1)X 的可能值为0,1,2,3,所以X 的概率分布为()()333360,1,2,3k kC C P X k k C -=== 即 X 0 1 2 3P120 920 920 120因此199130123202020202EX =⨯+⨯+⨯+⨯= (2)设A ={从乙箱中任取一件产品是次品},根据全概率公式有(){}{}30191921310202062062064k P A P X k P A X k =====⨯+⨯+⨯+⨯=∑三、(12)某保险公司对一种电视机进行保险,现有9000个用户,各购得此种电视机一台,在保险期内,这种电视机的损坏率为0.001,参加保险的客户每户交付保险费5元,电视机损坏时可向保险公司领取2000元,求保险公司在投保期内:(1)亏本的概率;(2)获利不少于10000元的概率。
解 101,2,,9000i i i i ξ⎧⎨⎩=第台电视机坏设=第台电视机正常9000900011{1}0.001{0}0.9990.0010.00099999i i i i iii i P P E D E D ξξξξξξ=========≈∑∑保险公司亏,则电视机坏的台数: >9000*5/2000=22.5900090009000122.51(4.5)0i i i i E P P ξξξ=⎧⎫⎛⎫⎪⎪- ⎪⎧⎫>=>=-Φ≈⎨⎬⎩⎭⎪⎭∑∑∑ 保险公司获利不少于10000元,则电视机坏的台数:<(9000*5-10000)/2000=17.5900090009000117.5(2.83)(3)(2)(2)(2.832)0.97720.021450.830.99532i i i i E P P ξξξ=⎧⎫⎛⎫⎪⎪- ⎪⎧⎫<=<=Φ⎨⎬⎩⎭⎪⎭Φ-Φ=Φ+-=+⨯=-∑∑∑四、(15分)设二维随机变量(),X Y 的概率分布为 YX -1 0 1-1 a 0 0.2 0 0.1 b 0.21 0 0.1 c其中a 、b 、c 为常数,且X 的数学期望0.2EX =- ,{}000.5P Y X ≤≤= ,记Z X Y =+.求: (1) a 、b 、c 的值; (2)Z 的概率分布律; (3){}P X Z =.解 (1)由概率分布的性质可知, 0.61a b c +++=,即0.4a b c ++=. 由0.2EX =-,可得0.1a c -+=-.再由{}{}{}0,00.1000.500.5P X Y a b P Y X P X a b ≤≤++≤≤===≤++,解得0.3a b +=.解以上关于a 、b 、c 的三个方程可得, 0.2,0.1,0.1a b c ===. (2)Z 的所有可能取值为-2,-1,0,1,2.则{}{}21,10.2P Z P X Y =-==-=-={}{}{}11,00,10.1P Z P X Y P X Y =-==-=+==-={}{}{}{}01,11,10,00.3P Z P X Y P X Y P X Y ===-=+==-+==={}{}{}11,00,10.3P Z P X Y P X Y ====+=== {}{}21,10.1P Z P X Y =====所以Z 的概率分布为Z -2 -1 0 1 2 P 0.2 0.1 0.3 0.3 0.1(3) {}{}000.10.10.10.2P X Z P Y b ====++=+=.五、(15分)设随机变量X 的概率密度为()110210 2 40 X x f x x ⎧-<<⎪⎪⎪=≤<⎨⎪⎪⎪⎩当当其他令2Y X =,(),F x y 为二维随机变量(),X Y 的分布函数.求:(1)Y 的密度函数()Y f y ; (2) ()cov ,X Y ; (3) 1,42F ⎛⎫- ⎪⎝⎭.解 (1)Y 的分布函数为(){}{}2Y F y P Y y P X y =≤=≤当0y ≤时, ()()0,0Y Y F y f y ==. 当01y <<时,(){{}{00Y F y P X P X P X =≤≤=≤<+≤≤=()Y f y =当14y ≤<时,(){}{11002Y F y P X P X =-≤<+≤≤=()Y f y =当4y ≥时,()()1,0Y Y F y f y ==. 所以Y 的概率密度为()01140 Y y f y y <<⎪=≤<⎪⎩当当其他(2) ()0210111244X EX xf x dx xdx xdx +∞-∞-==+=⎰⎰⎰()022211546X EY EX x f x dx x dx +∞-∞-====⎰⎰()023********248X EXY EX x f x dx x dx x dx +∞-∞-===+=⎰⎰⎰故 ()2cov ,3X Y EXY EX EY =-⋅=(3) 2111,4,4,4222F P X Y P X X ⎛⎫⎧⎫⎧⎫=≤-≤=≤-≤⎨⎬⎨⎬ ⎪⎝⎭⎩⎭⎩⎭1111,22212224P X X P X P X ⎧⎫⎧⎫⎧⎫=≤-≤≤=-≤≤-=-≤≤-=⎨⎬⎨⎬⎨⎬⎩⎭⎩⎭⎩⎭六、(2学分) (10分) 设随机变量X 与Y 独立,其中X 的概率分布为12~0.30.7X ⎛⎫ ⎪⎝⎭而Y 的概率密度为()f y ,求随机变量U X Y =+的概率密度()g u .解 设()F y 是Y 的分布函数,则由全概率公式可知,U X Y =+的分布函数为(){}G u P X Y u =+≤{}{}0.310.72P X Y u X P X Y u X =+≤=++≤={}{}0.3110.722P Y u X P Y u X =≤-=+≤-=由于X 与Y 独立,得(){}{}()()0.310.720.310.72G u P Y u P Y u F u F u =≤-+≤-=-+-因此,U 的概率密度为()()()()()()0.310.720.310.72g u G u F u F u f u f u '''===-+-=-+-七、(2学分)(10分)已知男子中有5%是色盲患者,女子中有0.25%是色盲患者,若从男女人数相等的人群中随机地挑选一人,恰好是色盲患者,问此人是男性的概率是多少?解 设A {{抽到一名男性};B {{抽到一名女性};C {{抽到一名色盲患者},由全概率公式得11()(|)()(|)()5%0.25% 2.625%22P C P C A P A P C B P B =+=⨯+⨯=1()()(|)5% 2.5%2P AC P A P C A ==⨯=由贝叶斯公式得()20(|)()21P AC P A C P C ==八、(2学分)(16分)(1)设()12,,, 2n X X X n ≥为独立同分布的随机变量,且均服从()0,1N ,记X =121n i i X n -=∑,() 1,2,,i i Y X X i n =-=. 求:{}10n P Y Y +≤.(2)袋中有a 只红球,b 只白球,c 只黑球。
华南理工大学概率论-04-05含答案
所求真值μ的0.95的置信区间为[1816.23, 1833.77](单位:℃)-------10分
解答与评分标准
一.1.(D)、2.(D)、3.(A)、4.(C)、5.(C)
二.1.0.85、2.n=5、3. =29、4. 0.94、5. 3/4
(1) 4个球全在一个盒子里;
(2)恰有一个盒子有2个球.
四.(本题10分)设随机变量ξ的分布密度为
(1)求常数A; (2)求P(ξ<1);(3)求ξ的数学期望.
五.(本题10分)设二维随机变量(ξ,η)的联合分布是
η=1
η=2
η=4
η=5
ξ=0
0.05
0.12
0.15
0.07
ξ=1
0.03
0.10
概率论试题(2004-2005学年第一学期)(含答案)
一.单项选择题(每小题3分,共15分)
1.设事件A和B的概率为 则 可能为()
(A) 0; (B) 1; (C) 0.6;(D) 1/6
2.从1、2、3、4、5这五个数字中等可能地、有放回地接连抽取两个数字,则这两个数字不相同的概率为()
(A) ; (B) ;(C) ;(D)以上都不对
3.投掷两个均匀的骰子,已知点数之和是偶数,则点数之和为6的概率为()
(A) ; (B) ; (C) ; (D)以上都不对
4.某一随机变量的分布函数为 ,则F(0)的值为()
(A) 0.1; (B) 0.5;(C) 0.25; (D)以上都不对
5.一口袋中有3个红球和2个白球,某人从该口袋中随机摸出一球,摸得红球得5分,摸得白球得2分,则他所得分数的数学期望为()
华东理工大学概率论答案
华东理工大学概率论答案【篇一:华东理工大学概率论答案-15,16】选择题:1. 设随机变量?密度函数为p(x),则??3??1的密度函数p?(y)为( a )。
1y?1y?11y?1) b、3p() c、p(3(y?1)) d、3p() a、p(333332. 设随机变量?和?相互独立,其分布函数分别为f?(x) 与f?(y),则 ?=max(?,?) 的分布函数f?(z) 等于( b ) a.max{f?(z),f?(z)}b. f?(z)f?(z)1c.[f?(z)?f?(z)] d. f?(z)?f?(z)?f?(z)f?(z)2二. 填空:已知?~n(0,1),??? 三. 计算题, 则?的概率密度为??(y)?3y22?e?y62。
1. 已知随机变量?~u[0,2],求???2的概率密度。
?p{?y???解: f?(y)?p{??y}??0?2y}y?0?f?(y)?f?(?y)??y?0?0y?0y?0?1p(y)?p?(?y)?故p?(y)??2y??0????1y?0?=?4yy?0??00?y?4其他2. 设随机变量x求y?sin(?2x)的概率分布。
x?4k?1x?2k k?1,2,? x?4k?3??1x??解:由于sin()??02?1?故随机变量y的可能取值为:-1,0,1。
随机变量y的p{y??1}??p{x?4k?1}?? k?1k?1??124k?1?112??; 8115?124p{y?0}??p{x?2k}??k?1?1111???; 2k143k?12?122??p{y?1}??p{x?4k?3}??k?1k?1?124k?3?118??, 2115于是随机变量y的分布律为:3.设?~u(0,1) ,求? =?解:对应于? =?ln?ln?的分布。
lnx,y?x?e(lnx)2?f(x) ,由于f(x)?e(lnx)21?2lnx? 。
xlny当x?(0,1)时,??1x?f(y)?ef(x)?0 ,lny?1?e??1??(y)=??(x)|x?f?1(y)|(f(y))|??2ylny?0?其中当y?(??,1]时,,y?(1,??),.其它y??(y)=0是由x?(0,1)时y?(1,??) 而导出的。
华东理工大学概率论答案
华东理工大学概率论答案-2 华东理工大学概率论答案-2概率论是一门研究随机事件发生规律的数学学科。
它广泛应用于各个领域,如金融、保险、统计学等。
华东理工大学概率论是一门重要的数学课程,对于培养学生的数学思维能力和分析问题的能力有着重要的作用。
本文将对华东理工大学概率论的一些典型题目进行解答,以帮助学生更好地理解和掌握概率论的相关知识。
1.设A、B两个事件,且P(A)=0.6,P(B)=0.3,求P(A∪B)和P(A∩B)。
解:根据概率的定义,P(A∪B)表示事件A或者事件B发生的概率,P(A∩B)表示事件A和事件B同时发生的概率。
由于A、B为两个事件,所以有P(A∪B)=P(A)+P(B)-P(A∩B)。
已知P(A)=0.6,P(B)=0.3,代入上式可得P(A∪B)=0.6+0.3-P(A∩B)。
又因为P(A∪B)的取值范围为[0,1],所以有0 ≤ P(A∪B) ≤ 1。
将已知数据代入上式,可得0 ≤ 0.6+0.3-P(A∩B) ≤ 1。
化简得0.3 ≤ P(A∩B) ≤ 0.9。
所以P(A∩B)的取值范围为[0.3,0.9]。
2.设A、B两个事件,且P(A)=0.4,P(B)=0.5,且P(A∩B)=0.2,求P(A|B)和P(B|A)。
解:P(A|B)表示在事件B发生的条件下,事件A发生的概率。
P(B|A)表示在事件A发生的条件下,事件B发生的概率。
根据条件概率的定义,P(A|B)=P(A∩B)/P(B)。
已知P(A∩B)=0.2,P(B)=0.5,代入上式可得P(A|B)=0.2/0.5=0.4。
同理,根据条件概率的定义,P(B|A)=P(A∩B)/P(A)。
已知P(A∩B)=0.2,P(A)=0.4,代入上式可得P(B|A)=0.2/0.4=0.5。
所以P(A|B)=0.4,P(B|A)=0.5。
3.设A、B两个事件,且P(A)=0.6,P(B)=0.3,且A、B相互独立,求P(A∩B)和P(A∪B)。
华南理工大学概率论试卷4(含答案)
.
( B ) 2 F ( 2004 ) 1 ;
( D) 2[1 F ( 2004 )] .
2.
设二维随机变量 ( X , Y ) 服从 G 上的均匀分布, G 的区域由曲线 y x 2 与 y x 所围, .
1 96.04 4
故
n > [ 96.4 ]+1 = 97 人 .
x| 1 2 | x e dx 2 2 , 2
5. 解:
E( X 2 )
矩估计量 极大似然估计量 6.解:
1 n 2 Xi ; 2n i 1
1 n | Xi | . n i 1
五. 证明题 (6 分) 设 A , B , C 是不能同时发生但两两独立的随机事件,且 P ( A ) P ( B ) P (C ) , 证明 可取的最大值为 1/2. [ 附 正态分布、 t 分布、 2 分布数值表 ]
(1 .285 ) 0 .9, (1 .645 ) 0 .95 , (1 .96 ) 0 .975 , ( 2 .33 ) 0 .99
t 0.025 (5) 2.5706, t 0.025 (6) 2.4469, t 0.05 (5) 2.0150, t 0.05 (6) 1.9432
2 2 2 2 0.05 (5) 11.071, 0.05 (6) 12.592, 0.025 (5) 12.833, 0.025 (6) 14.449
解法二 设事件 B {两个中至少有一个是新球}, A {两个都是新球},则 A B ,
东华理工大学概率论与数理统计练习册答案
第一章 概率论的基本概念一、选择题1.答案:(B ) 2. 答案:(B )解:AUB 表示A 与B 至少有一个发生,Ω-AB 表示A 与B 不能同时发生,因此(AUB)(Ω-AB)表示A 与B 恰有一个发生. 3.答案:(C )4. 答案:(C ) 注:C 成立的条件:A 与B 互不相容.5. 答案:(C ) 注:C 成立的条件:A 与B 互不相容,即AB φ=.6. 答案:(D ) 注:由C 得出A+B=Ω.7. 答案:(C )8. 答案:(D ) 注:选项B 由于11111()1()1()1()1(1())nnnnni i i i i i i i i i P A P A P A P A P A ======-=-==-=--∑∑∏∏9.答案:(C ) 注:古典概型中事件A 发生的概率为()()()N A P A N =Ω.10.答案:(A )解:用A 来表示事件“此r 个人中至少有某两个人生日相同”,考虑A 的对立事件A “此r 个人的生日各不相同”利用上一题的结论可知365365!()365365rr r rC r PP A ⋅==,故365()1365rrP P A =-.11.答案:(C ) 12.答案:(B )解:“事件A 与B 同时发生时,事件C 也随之发生”,说明A B C ⊂,故()()P AB P C ≤;而()()()()1,P A B P A P B P AB ⋃=+-≤ 故()()1()()P A P B P AB P C +-≤≤.13.答案:(D )解:由(|)()1P A B P A B +=可知2()()()1()()()1()()()(1())()(1()()())1()(1())()(1())()(1()()())()(1())()()()()()()(())()()()P A B P A B P A B P A B P B P B P B P B P A B P B P B P A P B P A B P B P B P A B P B P B P A P B P A B P B P B P A B P A B P B P B P A P B P B P B P A B P B -⋃+=+--+--+==-⇒-+--+=-⇒-+--+=2(())()()()P B P A B P A P B -⇒=故A 与B 独立. 14.答案:(A )解:由于事件A,B 是互不相容的,故()0P AB =,因此P(A|B)=()00()()P AB P B P B ==.15.答案:(D )解:用A 表示事件“密码最终能被译出”,由于只要至少有一人能译出密码,则密码最终能被译出,因此事件A 包含的情况有“恰有一人译出密码”,“恰有两人译出密码”,“恰有三人译出密码”,“四人都译出密码”,情况比较复杂,所以我们可以考虑A 的对立事件A “密码最终没能被译出”,事件A 只包含一种情况,即“四人都没有译出密码”,故111112()(1)(1)(1)(1)()543633P A P A =----=⇒=.16.答案:(B ) 解:所求的概率为()1()1()()()()()()()11111100444161638P A B C P A B C P A P B P C P AB P BC P AC P ABC =-⋃⋃=---+++-=---+++-=注:0()()0()0ABC AB P ABC P AB P ABC ⊂⇒≤≤=⇒=. 17.答案:(A )解:用A 表示事件“取到白球”,用i B 表示事件“取到第i 箱” 1.2.3i =,则由全概率公式知112233()()(|)()(|)()(|)11131553353638120P A P B P A B P B P A B P B P A B =++=++=.18.答案:(C )解:用A 表示事件“取到白球”,用i B 表示事件“取到第i 类箱子” 1.2.3i =,则由全概率公式知112233()()(|)()(|)()(|)213212765636515P A P B P A B P B P A B P B P A B =++=++=.19.答案:(C )解:即求条件概率2(|)P B A .由Bayes 公式知3263222711223315()(|)5(|)()(|)()(|)()(|)7P B P A B P B A P B P A B P B P A B P B P A B ===++.二、填空题1.{(正,正,正),(正,正,反),(正,反,反),(反,反,反),(反,正,正),(反,反,正),(反,正,反),(正,反,正)}2.;ABC ABC ABC ABC ABC 或AB BC AC 3.0.3,0.5解:若A 与B 互斥,则P (A+B )=P (A )+P (B ),于是 P (B )=P (A+B )-P (A )=0.7-0.4=0.3;若A 与B 独立,则P (AB )=P (A )P (B ),于是由P (A+B )=P (A )+P (B )-P (AB )=P (A )+P (B )-P (A )P (B ),得()()0.70.4()0.51()10.4P A B P A P B P A +--===--.4.0.7解:由题设P (AB )=P (A )P (B|A )=0.4,于是P (AUB )=P (A )+P (B )-P (AB )=0.5+0.6-0.4=0.7.5.0.3解:因为P (AUB )=P (A )+P (B )-P (AB ),又()()()P AB P AB P A +=,所以()()()0.60.30.3P AB P A B P B =-=-= .6.0.6解:由题设P (A )=0.7,P (AB )=0.3,利用公式AB AB A +=知()()()P AB P A P AB =-=0.7-0.3=0.4,故()1()10.40.6P AB P AB =-=-=.7.7/12解:因为P (AB )=0,所以P (ABC )=0,于是()()1()1[()()()()()()()]13/42/67/12P ABC P A B C P A B C P A P B P C P AB P BC P AC P ABC ==-=-++---+=-+= . 8.1/4解:因为()()()()()()()()P A B C P A P B P C P AB P BC P AC P ABC =++---+ 由题设22()()(),()()()(),()()()()P A P B P C P AC P A P C P A P AB P A P B P A ======,2()()()(),()0P BC P B P C P A P ABC ===,因此有293()3()16P A P A =-,解得P (A )=3/4或P (A )=1/4,又题设P (A )<1/2,故P (A )=1/4. 9.1/6解:本题属抽签情况,每次抽到次品的概率相等,均为1/6,另外,用全概率公式也可求解. 10.11260解:这是一个古典概型问题,将七个字母任一种可能排列作为基本事件,则全部事件数为7!,而有利的基本事件数为12121114⨯⨯⨯⨯⨯⨯=,故所求的概率为417!1260=.11.3/7 解:设事件A={抽取的产品为工厂A 生产的},B={抽取的产品为工厂B 生产的},C={抽取的是次品},则P (A )=0.6,P (B )=0.4,P (C|A )=0.01,P (C|B )=0.02,故有贝叶斯公式知()()(|)0.60.013(|)()()(|)()(|)0.60.010.40.027P AC P A P C A P A C P C P A P C A P B P C B ⨯====+⨯+⨯.12.6/11解:设A={甲射击},B={乙射击},C={目标被击中}, 则P (A )=P (B )=1/2,P (C|A )=0.6,P (C|B )=0.5, 故()()(|)0.50.66(|)()()(|)()(|)0.50.60.50.511P AC P A P C A P A C P C P A P C A P B P C B ⨯====+⨯+⨯.三、设A ,B ,C 是三事件,且0)()(,41)()()(=====BC P AB P C P B P A P ,81)(=AC P .求A ,B ,C 至少有一个发生的概率。
概率论第4章习题参考解答
概率论第4章习题参考解答(总9页)--本页仅作为文档封面,使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--概率论第4章习题参考解答 1. 若每次射击中靶的概率为, 求射击10炮, 命中3炮的概率, 至少命中3炮的概率, 最可能命中几炮. 解: 设ξ为射击10炮命中的炮数, 则ξ~B (10,, 命中3炮的概率为 =⨯⨯==733103.07.0}3{C P ξ至少命中3炮的概率, 为1减去命中不到3炮的概率, 为=⨯⨯-=<-=≥∑=-2010103.07.01}3{1}3{i i i i C P P ξξ因np +p =10×+=不是整数, 因此最可能命中[]=7炮.2. 在一定条件下生产某种产品的废品率为, 求生产10件产品中废品数不超过2个的概率. 解: 设ξ为10件产品中的废品数, 则ξ~B (10,, 则废品数不超过2个的概率为=⨯⨯=≤∑=-20101099.001.0}2{i i i iC P ξ3. 某车间有20部同型号机床, 每部机床开动的概率为, 若假定各机床是否开动彼此独立, 每部机床开动时所消耗的电能为15个单位, 求这个车间消耗电能不少于270个单位的概率. 解: 设每时刻机床开动的数目为ξ, 则ξ~B (20,, 假设这个车间消耗的电能为η个单位, 则η=15ξ, 因此2061.02.08.0}18{}15270{}27015{}270{20182020=⨯⨯==≥=≥=≥=≥∑=-i i i iC P P P P ξξξη4. 从一批废品率为的产品中, 重复抽取20个进行检查, 求这20个产品中废品率不大于的概率. 解: 设这20个产品中的废品数为ξ, 则ξ~B (20,, 假设这20个产品中的废品率为η, 则η=ξ/20. 因此∑=-⨯⨯=≤=≤=≤320209.01.0}3{}15.020{}15.0{i i i iC P P P ξξη=5. 生产某种产品的废品率为, 抽取20件产品, 初步检查已发现有2件废品,问这20件中, 废品不少于3件的概率. 解: 设ξ为这20件产品中的废品数, 则ξ~B (20,, 又通过检查已经知道ξ定不少于2件的条件, 则要求的是条件概率 }2{}23{}2|3{≥≥⋂≥=≥≥ξξξξξP P P因事件}3{}2{≥⊃≥ξξ, 因此2}23{≥=≥⋂≥ξξξ因此5312.06083.02852.019.01.0209.019.01.01}{1}2{1}{}2{1}{}2{}{}{}{}2{}3{}2|3{192018222010202202202202203=-=⨯⨯--⨯⨯-==-=-===-===-=====≥≥=≥≥∑∑∑∑∑∑======C i P P i P P i P P i P i P i P P P P i i i i i i ξξξξξξξξξξξξξ6. 抛掷4颗骰子, ξ为出现1点的骰子数目, 求ξ的概率分布, 分布函数, 以及出现1点的骰子数目的最可能值. 解: 因掷一次骰子出现一点的概率为1/6, 则ξ~B (4,1/6), 因此有⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≥<≤⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛<==⎪⎭⎫⎝⎛⨯⨯==∑≤--4140656100)(),4,3,2,1,0(6561}{4444x x C x x F k C k P x k kk k kk kξ或者算出具体的值如下所示:ξ0 1 23 4 P⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎨⎧≥<≤<≤<≤<≤<=41439992.0329838.0218681.0104823.000)(x x x x x x x F从分布表可以看出最可能值为0, 或者np +p =(4/6)+1/6=5/6小于1且不为整数, 因此最可能值为[5/6]=0. 7. 事件A 在每次试验中出现的概率为, 进行19次独立试验, 求(1)出现次数的平均值和标准差; (2)最可能出现的次数. 解: 设19次试验中事件A 出现次数为ξ, 则ξ~B (19,, 因此 (1)ξ的数学期望为E ξ=np =19×= 方差为Dξ=np (1-p )=19××=标准差为997.199.3===ξσξD(2)因np +p =+=6为整数, 因此最可能值为5和6. 8. 已知随机变量ξ服从二项分布, E ξ=12, D ξ=8, 求p 和n . 解: 由E ξ=np =12 (1) 和D ξ=np (1-p )=8 (2) 由(1)得n =12/p , 代入到(2)得 12(1-p )=8, 解出p =(12-8)/12=1/3= 代回到(1)式得n =12/p =12×3=36 9. 某柜台上有4个售货员, 并预备了两个台秤, 若每个售货员在一小时内平均有15分钟时间使用台秤, 求一天10小时内, 平均有多少时间台秤不够用. 解: 每个时刻构成一n =4的贝努里试验, 且p =15/60=, 因此, 设ξ为每个时刻要用秤的售货员数, 则ξ~B (4, , 当ξ>2时, 台秤不够用. 因此每时刻台秤不够用的概率为=+⨯⨯=>433425.075.025.0)2(C P ξ因此10个小时内平均有×10=个小时台秤不够用.10. 已知试验的成功率为p , 进行4重贝努里试验, 计算在没有全部失败的情况下, 试验成功不止一次的概率. 解: 设ξ为4次试验中的成功数, 则ξ~B (4,p ), 事件"没有全部失败"即事件{ξ>0}, 而事件"试验成功不止一次"即事件{ξ>1}, 因此要求的是条件概率P {ξ>1|ξ>0}, 又因事件{ξ>1}被事件{ξ>0}包含, 因此这两个事件的交仍然是{ξ>1}, 因此434141}0{1}1{}0{1}0{}1{}0|1{q pq q P P P P P P ---===-=-=-=>>=>>ξξξξξξξ其中q =1-p 11. ξ服从参数为2,p 的二项分布, 已知P (ξ≥1)=5/9, 那么成功率为p 的4重贝努里试验中至少有一次成功的概率是多少解: 因ξ~B (2,p ), 则必有9/5)1(1)0(1)1(2=--==-=≥p P P ξξ, 解得3/13/213/219/49/51)1(2=-==-=-=-p p p 则假设η为成功率为1/3的4重贝努里试验的成功次数, η~B (4,1/3), 则802.081161321)1(1)0(1)1(44=-=⎪⎭⎫⎝⎛-=--==-=≥p P P ηη12. 一批产品20个中有5个废品, 任意抽取4个, 求废品数不多于2个的概率 解: 设ξ为抽取4个中的废品数, 则ξ服从超几何分布, 且有==≤∑=-24204155}2{i i i C C C P ξ 13. 如果产品是大批的, 从中抽取的数目不大时, 则废品数的分布可以近似用二项分布公式计算. 试将下例用两个公式计算, 并比较其结果. 产品的废品率为, 从1000个产品中任意抽取3个, 求废品数为1的概率. 解: 设任抽3个中的废品数为ξ, 则ξ服从超几何分布, 废品数为×1000=100 ===3100029001100}1{C C C P ξ 而如果用二项分布近似计算, n =3, p =, ξ~B (3,=⨯⨯≈=2139.01.0}1{C P ξ近似误差为, 是非常准确的.14. 从一副朴克牌(52张)中发出5张, 求其中黑桃张数的概率分布. 解: 设ξ为发出的5张中黑桃的张数, 则ξ服从超几何分布, 则)5,4,3,2,1,0(}{5525135213===--i C C C i P i i ξ则按上式计算出概率分布如下表所示:ξ0 1 2 34 5 P15. 从大批发芽率为的种子中, 任取10粒, 求发芽粒数不小于8粒的概率. 解: 设ξ为10粒种子中发芽的粒数, 则ξ服从超几何分布, 但可以用二项分布近似, 其中p =, n =10, 则∑=-⨯⨯=≥10810102.08.0}8{i i i iC P ξ=16. 一批产品的废品率为, 用普哇松分布公式求800件产品中废品为2件的概率, 以及不超过2件的概率. 解: 设ξ为800件产品中的废品数, 则ξ服从超几何分布, 可以用二项分布近似,则ξ~B (800, , 而因为试验次数很大废品率则很小, 可以用普阿松分布近似, 参数为 λ=np =800×=9526.0!8.0}2{1438.028.0}2{28.08.02=≈≤=≈=∑=--i i e i P e P ξξ17. 某种产品表面上的疵点数服从普哇松分布, 平均一件上有个疵点, 若规定疵点数不超过1个为一等品, 价值10元, 疵点数大于1不多于4为二等品, 价值8元, 4个以上为废品, 求产品为废品的概率以及产品的平均价值. 解: 设ξ为产品表面上的疵点数, 则ξ服从普哇松分布, λ=, 设η为产品的价值, 是ξ的函数. 则产品为废品的概率为0014.0!8.01}4{1}4{48.0=-=≤-=>∑=-i i e i P P ξξ==≤==∑=-108.0!8.0}1{}10{i i e i P P ξη==≤<==∑=-428.0!8.0}41{}8{i i e i P P ξη则产品的平均价值为 Eη = 10×P {η=10}+8×P {η=8}=10×+8×=(元) 18. 一个合订本共100页, 平均每页上有两个印刷错误, 假定每页上印刷错误的数目服从普哇松分布, 计算该合订本中各页的印刷错误都不超过4个的概率. 解: 设ξ为每页上的印刷错误数目, 则ξ服从普哇松分布, λ=2, 则1页印刷错误都不超过4个的概率为 ==≤∑=-402!2}4{i i e i P ξ而100页上的印刷错误都不超过4个的概率为[]=≤100}4{ξP19. 某型号电子管的“寿命”ξ服从指数分布, 如果它的平均寿命E ξ=1000小时, 写出ξ的概率密度, 并计算P (1000<ξ≤1200). 解: 因Eξ=1000=1/λ, 其概率密度为⎪⎩⎪⎨⎧≤>=-0010001)(1000x x ex xϕ 0667.0)12001000(2.111000120010001000=-=-=≤<----e e ee P ξ20. ξ~N (0,1), Φ0(x )是它的分布函数, φ0(x )是它的概率密度, Φ0(0), φ0(0), P (ξ=0)各是什么值 解: 因有 20221)(x ex -=πϕ, ⎰∞--=Φxt dt ex 20221)(π, 因此φ0(x )为偶函数, 由对称性可知Φ0(0)=, 并有πϕ21)0(0=,因ξ为连续型随机变量, 取任何值的概率都为0, 即P (ξ=0)=0.21. 求出19题中的电子管在使用500小时没坏的条件下, 还可以继续使用100小时而不坏的概率解: 要求的概率为P (ξ>600|ξ>500), 因此905.0}500{}600{}500|600{1.010005001000600===>>=>>---e e eP P P ξξξξ22. 若ξ服从具有n 个自由度的χ2-分布, 证明ξ的概率密度为⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧<≥⎪⎭⎫ ⎝⎛Γ=---022)(21212x x e n x x x nn ϕ称此分为为具有n 个自由度的χ-分布 证: 设ξη=, 则因ξ的概率密度函数为⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≤>⎪⎭⎫ ⎝⎛Γ=--0221)(2122x x e x n x xn nξϕη的分布函数为)0()()()()()(22>=≤=≤=≤=x x F x P x P x P x F ξηξξη对两边求导得)0(22222)(2)(2121222222>⎪⎭⎫ ⎝⎛Γ=⎪⎭⎫ ⎝⎛Γ==-----x en xen xxx x x x n n x n n ξηϕϕ23. ξ~N (0,1), 求P {ξ≥0}, P {|ξ|<3}, P {0<ξ≤5}, P {ξ>3}, P {-1<ξ<3} 解: 根据ξ的对称性质及查表得: P {ξ≥0}=1-Φ0(0)=P {|ξ|<3}=2Φ0(3)-1=2×= P {0<ξ≤5}=Φ0(5)= P {ξ>3}=1-Φ0(3)==P {-1<ξ<3}=Φ0(3)-Φ0(-1)=Φ0(3)+Φ0(1)-1=+= 24. ξ~N (μ,σ2), 为什么说事件"|ξ-μ|<2σ"在一次试验中几乎必然出现解: 因为)1,0(~N σμξ- 19545.0197725.021)2(2}2{}2|{|0≈=-⨯=-Φ=<-=<-σμξσμξP P 因此在一次试验中几乎必然出现.25. ξ~N (10,22), 求P (10<ξ<13), P (ξ>13), P (|ξ-10|<2).解: 因为)1,0(~210N -ξ6826.018413.021)1(2}1210{}2|10{|0.0668193319.01)5.1(1}5.1210{}13{43319.05.093319.0)0()5.1(}5.12100{}1310{0000=-⨯=-Φ=<-=<-=-=Φ-=>-=>=-=Φ-Φ=<-<=<<ξξξξξξP P P P P P26. 若上题中已知P {|ξ-10|<c }=, P {ξ<d }=, 分别求c 和d .解: 因为)1,0(~210N -ξ, 则有 95.01)2(2}2210{}|10{|0=-Φ=<-=<-cc P c P ξξ 解得975.0295.01)2(0=+=Φc , 查表得,96.12=c得c = 再由5.00668.0)210(}210210{}{0<=-Φ=-<-=<d d P d P ξξ知,0210<-d 因此0668.0)210(1)210(00=-Φ-=-Φdd 即9332.00668.01)210(0=-=-Φd, 查表得5.1210=-d, 解得7310=-=d 27. 若ξ~N (μ,σ2), 对于P {μ-kσ<ξ<μ+kσ}=, 或, 或, 分别查表找出相应的k 值. 解: 先求P {μ-kσ<ξ<μ+kσ}=对应的k 值. 因)1,0(~N σμξ-, 因此 90.01)(2}{}{0=-Φ=<-=+<<-k k P k k P σμξσμξσμ即95.0290.01)(0=+=Φk , 查表得k = 同理, 由975.0295.01)(0=+=Φk , 查表得k = 由995.0299.01)(0=+=Φk , 查表得k = 28. 某批产品长度按N (50, 分布, 求产品长度在和之间的概率, 长度小于的概率.解: 设ξ为产品长度, 则ξ~N (50, , 且有)1,0(~25.050N -ξ, 则9545.0197725.021)2(2}225.050{}225.0502{}5.505.49{0=-⨯=-Φ=<-=<-<-=<<ξξξP P P0006871.09993129.01)2.3(1)2.3(}25.0502.4925.050{}2.49{00=-=Φ-=-Φ=-<-=<ξξP P29. ξi ~N (0,1)(i =1,2,3), 并且ξ1,ξ2,ξ3相互独立, ∑==3131i i ξξ,∑=-=312)(i i ξξη,求),cov(,),,cov(1ηξηξξE解: 此题要用到, 两个独立的服从正态分布的随机变量相加后得到的随机变量仍然服从正态分布. 因此, 因为3131,031=⎪⎭⎫ ⎝⎛==∑=i i D D E ξξξ, 则)31,0(~N ξ313131)()cov(2131111==⎪⎭⎫ ⎝⎛==∑=ξξξξξξξE E E i i32313121)cov(2)2()(22222=+⨯-=+-=+-=-ξξξξξξξξξξE E E E i i i i i因此2323)()(312312=⨯=-=⎪⎭⎫ ⎝⎛-=∑∑==i i i i E E E ξξξξη ξξ-i 也服从正态分布, 且有03131)]([),cov(2=-=-=-=-ξξξξξξξξξE E E i i i即ξ与ξξ-i 不相关, 而因为它们服从正态分布, 因此也就是ξ与ξξ-i 相互独立, 则ξ与2)(ξξ-i 也相互独立, 则ξ与η中的加和中的每一项相互独立, 当然也与η相互独立, 因此有0),cov(=ηξ, 因为相互独立的随机变量一定不相关.30. (ξ,η)有联合概率密度22)(21,2122ηξζπ+=+-y x e , 求ζ的概率密度.解: 由联合概率密度看出, ξ与η相互独立服从标准正态分布, 则有 ξ2与η2也相互独立且服从自由度为1的χ2-分布, 即ξ2~χ2(1), η2~χ2(1), 因此ζ=ξ2+η2~χ2(2), 即它的概率密度为 ⎪⎩⎪⎨⎧<>=-00212x x exζϕ 即ζ服从λ=1/2的指数分布.。
新编概率论与数理统计(华东理工大学出版社)习题4答案
华东理工大学概率论与数理统计作业簿(第四册)学 院 ____________专 业 ____________班 级 ____________ 学 号 ____________姓 名 ____________任课教师____________第十次作业一. 填空题:1.若ξ在[1,6]上服从均匀分布,则方程210x x ξ++=有实根的概率 0.8 。
2.设随机变量X 在区间[2,6]上服从均匀分布,现对X 进行了3次独立试验,则正好有2次观测值大于4的概率为 38。
二. 选择题:1.设X 服从正态分布2(,)N μσ,则随着σ的增大,概率{||}P X μσ-<( C )。
A.单调增大 B.单调减少 C.保持不变 D. 增减不定2.若灯管的寿命~()e ξλ,则该灯管已使用了(0)a a >小时,能再使用b 小时的概率( A )。
A. 与a 无关B. 与a 有关C. 无法确定D. 以上答案都不对三. 计算题:1.某地区18岁的女青年的血压服从(110,121)N 。
在该地区任选一18岁的女青年,测量她的血压,(1) 求(100),(105.5121)P X P X ≤≤≤ (2) 确定最小的x ,使()0.05P X x >≤ 解:设女青年的血压为ξ,则~(110,121)N ξ,110~(0,1)11N ξ-(1)110105.5110(105.5)()(0.5)11111(0.5)10.69150.3085X P X P --<=<=Φ-=-Φ=-=12111099110(99121)()()(1)(1)11112(1)120.841310.6826P X --≤≤=Φ-Φ=Φ-Φ-=Φ-=⨯-= (3) 要使()0.05P X x >≤,只须()0.95P X x ≤>(1.65)0.9Φ= 110 1.65128.1511x x -∴>⇒> 2.修理某机器所需时间(单位:小时)服从参数为12的指数分布。
《概率论与数理统计》习题及答案第四章
《概率论与数理统计》习题及答案第 四 章1.一个袋子中装有四个球,它们上面分别标有数字1,2,2,3,今从袋中任取一球后不放回,再从袋中任取一球,以,X Y 分别表示第一次,第二次取出的球上的标号,求(,)X Y 的分布列.解(,)X Y 的分布列为其中(1,1)(1)(1|1)0P X Y P X P Y X =======余者类推。
2.将一枚硬币连掷三次,以X 表示在三次中出现正面的次数,以Y 表示三次中出现正面次数与出现反面次数之差的绝对值,试写出(,)X Y 的分布列及边缘分布列。
解一枚硬币连掷三次相当于三重贝努里试验,故1~(3,).2X B 331()(),0,1,2,32k P X k C k ===,于是(,)X Y 的分布列和边缘分布为01013818i p ⋅其中(0,1)(0)(1|0)0P X Y P X P Y X =======,13313(1,1)(1)(1|1)()128P X Y P X P Y X C =======⨯=,余者类推。
3.设(,)X Y 的概率密度为又(1){(,)|1,3}D x y x y =<<;(2){(,)|3}D x y x y =+<。
求{(,)}P X Y D ∈ 解(1)1321{(,)}(6)8P x y D x y dxdxy ∈=--⎰=321(6)8x x y dxdy --- =)落在圆222()x y r r R +≤<内的概率. 解(1)22223201(R x y R CR dxdy C R C r drd ππθ+≤==-⎰⎰⎰⎰333233R R C R C πππ⎡⎤=-=⎢⎥⎣⎦, ∴33C R π=.(2)设222{(,)|}D x y x y r =+≤,所求概率为322323232133r r r Rr R R R πππ⎡⎤⎡⎤=-=-⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦. 5.已知随机变量X 和Y 的联合概率密度为 求X 和Y 的联合分布函数.解1设(,)X Y 的分布函数为(,)F x y ,则解2由联合密度可见,,X Y 独立,边缘密度分别为 边缘分布函数分别为(),()X Y F x F y ,则 设(,)X Y 的分布函数为(,)F x y ,则6.设二维随机变量(,)X Y 在区域:0D x <<求边缘概率密度。
华南理工大学概率论和数理统计课后答案
第一章1-1(1)Ω={1,2,3,4,5,6};(2)Ω={(1,2,3),(1,2,4),(1,2,5),(1,3,4)(1,3,5),(1,4,5),(2,3,4),(2,3,5),(2,4,5),(3,4,5)};(3)Ω={3,4,5,6,7,8,9,10};(4)用数字1代表正品,数字0代表次品,则Ω={(0,0),(1,0,0),(0,1,0),(1,1,0,0),(0,1,1,0),(1,0,1,0),(1,1,1,0),(1,1,0,1),(1,0,1,1),(1,1,1,1)}.1-2 (1)A为随机事件;B为不可能事件;C为随机事件;D为必然事件;(2)、(3)、(4)、(5)均为随机事件.1-3 (1)A;(2)ABC;(3)A B C;(4)ABC;(5) .ABC ABC ABC1-4 (1)ABC;(2)ABC ABC ABC;(3)ABC;(4)或;(5)ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABCABC A B CABC;(6)A B C ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABC或或ABC.1-5 (1)买的是1985年以后出版的英文版物理书;(2)在“书店所有物理书都是1985年以后出版的且是英文版”这一条件下,ABC A=.1-6 (1)、(4)、(5)、(6)、(7)正确,其余均不正确.1-7 若需要测试7次,即前6次恰好取出2个次品,还有一个次品在第7次取出,故有246C C A次.而在10个中取出7个共有710A种取法.376设 A ={测试7次},故2463767101()8C C A P A A == 1-8 设 A ={能开门},从6把钥匙中任取2把共有 26C 种取法,故2611()15P A C == . 1-9 设 A ={拨号不超过3次就能接通电话},则191981()0.3101091098P A =+⨯+⨯⨯= 设 B ={若记得最后一位是奇数时,拨号不超过3次就能接通电话},则141431()0.6554543P B =+⨯+⨯⨯= 1-10 设 A ={恰有2人的生日在同一个月份},则21114121110455()12144C C C C P A == .1-11 将五个数字有放回地抽取,出现的结果有 35125= 种. 三个数字不同的取法有335360C A = 种,故 60()0.48125P A == ; 三个数字不含1或5,即每次只能在2、3、4中进行抽取,共有3327=种取法,故 27()0.216125P A == ; 三个数字5出现两次,即有 213412C C = 种取法,故12()0.096125P C == .1-12 设 A ={指定的3本书恰好放在一起},10本书的排列方法共有10!种,而指定的3本书的排列方法有3!种,剩下的7本书与指定的3本书这一整体的排列有8!种,故3!8!1()10!15P A == 1-13 (1)21134339()416C C C P A ==;(2)341()416P B == . 1-14 从10个人中任选3个人共有310C 种方法.(1)设 A ={最小号码是5},当最小号码是5时,在 610 之间还有地两个号码,即有 25C 种方法,故253101()12C P A C ==(2)设 B ={最大号码是5},当最大号码是5时,在14 之间还有两个号码,即有 24C 种方法,故243101()20C P B C ==1-15 (1)112211661()9C C P A C C == ;(2)1111244211664()9C C C C P B C C +== . 1-16 (1) 22261()15C P A C == ;(2)1124268()15C C P A C == .1-17 (1)设 A ={样品中有一套优质品、一套次品},则11844210056()825C C P A C ==; (2)设 B ={样品中有一套等级品、一套次品},则1112421008()825C C P B C == ;(3)设 C ={退货},则2112496412210076()825C C C C P C C ++==; (4)设D ={该批货被接受},则2118484122100749()825C C C PD C +==; (5)设E ={样品中有一套优质品},则1184162100224()825C C P E C ==. 1-18 (1)设 A ={恰有5张黑体,4张红心,3张方块,1张梅花},则5431131313131352()C C C C P A C = (2)设 B ={恰有大牌A,K,Q,J 各一张而其余为小牌},则111194444361352()C C C C C P B C = 1-19 设A ={至少有两张牌的花色相同},则 3112113441134354()0.562C C C C C P A C +==第二章2-1 (1)()()()()0.50.40.10.8;P A B P A P B P AB =+-=+-=(2)()0.1(|)0.25;()0.4P AB P A B P B === (3)()0.1(|)0.2;()0.5P AB P B A P A === (4)()()()0.50.12(|)0.66671()10.43()P AB P A P AB P A B P B P B --====≈--2-2 因为A B 、是独立事件,所以有()()(),()()(),()()()P AB P A P B P AB P A P B P AB P A P B ===(1)()()()(|)0.3;()()P AB P A P B P A B P B P B === (2)()1()1()()10.70.40.72;P A B P A B P A P B =-=-=-⨯=(3)()()()(|)0.4;()()P AB P A P B P B A P A P A === (4)()()()(|)0.7()()P AB P A P B P A B P B P B === 2-3 因为AB A A B ⊆⊆ ,所以()()()P AB P A P A B ≤≤又因为()()()()P A B P A P B P AB =+- ,所以()()()()()P AB P A P A B P A P B ≤≤≤+当A B ⊂时,第一个不等式中的等号成立; 当B A ⊂时,第二个不等式中的等号成立; 当AB =∅时,第三个不等式中的等号成立. 2-4 证明 (())()()()(P A B C P A CB CP A CP B C PA CBC ==+- (()())()()P A P B P C P A B P C=+- (()()())(P A P B P A B P C =+- ()()P A B P C= ()()()()()()P ABC P A P B P C P AB P C ==(())()()()()P A B C P ABC P A P B P C -==()()()()P A B P C P A B P C ==- 所以,A B A B AB - 、、分别与C 独立2-5 设A ={射手击中目标},1A ={第一次击中目标},2A ={第二次击中目标},3A ={第三次击中目标}.有题意可知,0.6100k=,即60k =; 1112233()()()(|)()(|)()(|)P A P A P A P A A P A P A A P A P A A =+++6060600.60.40.410.832150150200⎛⎫=+⨯+⨯-⨯= ⎪⎝⎭ 2-6 设1A ={投掷两颗骰子的点数之和为偶数},设2A ={投掷两颗骰子的点数之和为奇数},1B ={点数和为8},2B ={点数和为6}(1)1166111111113333111665()5(|)()18C C P A B P B A C C C C P A C C ===+;(2)11662222111133332116662()12(|)()18C C P A B P B A C C C C P A C C ⨯===+;(3)116622222116662()12(|)21()21C C P A B P A B P B C C ⨯=== 2-7 设A ={此密码能被他们译出},则141421()0.6553534P A =+⨯+⨯⨯= 2-8 1110101101()1(|),1()10C C P AB P B A P A C === 1110101110101()1(|)6()6C C P AB P A B P B C C === 2-9 设A ={第一次取得的全是黄球},B ={第二次取出黄球、白球各一半},则5552010155103025()0.1,(|)C C C P A P B A C C ===所以 5551015201052530()()(|)C C C P A B P A P B A C C ==2-10 设1A ={第一次取得的是黄球},2A ={第二次取得的是黄球},3A ={第三次取得的是白球},则1111213121112(),(|),(|)b b ca ab a bc a b cC C C P A P A A P A A A C C C ++++++===所以 12312131()()(|)(|)P A A A P A P A A P A A A= 1111112b b c a a b a b c a bcC C CC C C ++++++=2b b c aa b a b c a b c+=+++++2-11 设A ={这批货获得通过},B ={样本中恰有一台次品},A ={这批空调设备退货};D ={第一次抽的是合格品},E ={第二次抽的是合格品}(1)67661474()()(|);70691610P A P D P E D ==⨯= (2)673367134()()(|)()(|);706970691610P B P D P E D P D P E D =+=⨯+⨯=(3)136()1()1610P A P A =-=2-12 设A ={选出的产品是次品},1B ={产品是由 厂生产},B ={选出的产品是正品}(1)118241300042();3000C P A C +== (2)11811182418(|);42C P B A C +==(3)117821117821761782(|)2958C P B B C +==2-13 设A ={检验为次品},B ={实际为正品}(1)()5%90%95%1%0.0545P A =⨯+⨯=; (2)()(|)95%1%(|)0.1743()0.0545P B P A B P B A P A ⨯===2-14 设A ={这位学生选修了会计},B ={这位学生是女生} (1)()()(|)0.66%0.036P AB P B P A B ==⨯=;(2)()()(|)0.490%0.36P AB P B P A B ==⨯=; (3)((())()()P A P A B B P AB P AB =+=+)()(|)()(|)P B P A B P B P AB =+ 0.66%0.410%0.=⨯+⨯= 2-15 设A ={此人被诊断为患肺癌},B ={此人确实患肺癌}(1)()98%3%(|)0.7519;()98%3%97%1%P AB P B A P A ⨯===⨯+⨯(2)()(|)3%2%(|)0.0001;2%3%97%99%()P B P A B P B A P A ⨯===⨯+⨯ (3)对于被检查者,若被查出患肺癌,可不必过于紧张,还有约25%的可能没有患肺癌,可积极准备再做一次检查.对地区医疗防病结构而言,若检查结果是未患肺癌,则被检查者基本上是没有患肺癌的. 2-16 设A ={收到信息为0},B ={发送信息为0},则有(0.7(10.02)0.30.010.689P A =⨯-+⨯=)(0.7(10.02)0.686P AB =⨯-=)所以 (0.686686(|()0.689689P AB P B A P A ==))=2-17 设1A ={这批计算机是畅销品},2A ={这批计算机销路一般},3A ={这批计算机是滞销品},B ={试销期内能卖出200台以上}.根据题意有123()0.5,()0.3,()0.2P A P A P A === 123(|)0.9,(|)0.5,(|)0.3P B A P B A P B A ===(1)1111112233()((|(|)()((|((|((|P A B P A P B A P A B P B P A P B A P A P B A P A P B A ==++)))))))) 0.50.90.726;0.50.90.30.50.20.1⨯==⨯+⨯+⨯ (2)22()0.15(|)0.242;()0.62P A B P A B P B === (3)33()0.02(|)0.032;()0.62P A B P A B P B === (4)33(|)1(|)10.0320.968P A B P A B =-=-=2-18 设A ={硬币抛掷出现正面},i B ={硬币是第i 个硬币} (i =1,2,3,4,5),B ={抛掷又出现字面}(1)125()()()()P A P AB P AB P AB =+++112255()(|)()(|)()(|)P B P A B P B P A B P B P A B =+++ 11111311101;545254552=⨯+⨯+⨯+⨯+⨯= (2)11()(|)0()P AB P B A P A ==, 2211()145(|)1()102P AB P B A P A ⨯===, 3311()125(|)1()52P AB P B A P A ⨯=== , 4431()345(|)1()102P AB P B A P A ⨯===,551()25(|)1()52P AB P B A P A === ;(3)1111332()0010.75104521045P B =⨯+⨯+⨯+⨯+⨯=2-19 设1A ={一人击中},2A ={两人击中},3A ={三人击中},B ={飞机被击落}.根据题意有1()0.40.5(10.7)0.60.50.30.60.50.70.36,P A =⨯⨯-+⨯⨯+⨯⨯= 2()0.40.5(10.7)0.40.50.370.60.50.70.41,P A =⨯⨯-+⨯⨯+⨯⨯= 3()0.40.50.70.14,P A =⨯⨯=123(|)0.2,(|)0.6,(|)1P B A P B A P B A ===所以 112233()()(|)()(|)()(|)P B P A P B A P A P B A P A P B A =++ 0.360.20.410.60.141=⨯+⨯+⨯= 2-20 设A ={这批元件能出厂},则495()(4%0.0596%0.99)0.050.999999P A ⎛⎫=⨯+⨯+⨯+⨯+ ⎪⎝⎭4940.050.999898⎛⎫⨯+⨯ ⎪⎝⎭0.8639= 2-21 (1)设A ={这批产品经检验为合格品},则1205124175()0.960.060.960.060.960.063252516162222P A ⎛⎫=⨯⨯+⨯+⨯+⨯+⨯+⨯ ⎪⎝⎭0.757= (2)设B ={产品真是合格品},则12012170.960.960.96()3251622(|)0.982()0.757P AB P B A P A ⎛⎫⨯⨯+⨯+⨯ ⎪⎝⎭===第三章3-1 根据题意可知{}()1x a x aP X x F x a x b b ax b ≤⎧⎪-⎪<==<≤⎨-⎪>⎪⎩当当当3-2 根据题意可知00()1012x f x x ≤⎧⎪=⎨<≤⎪⎩当 当所以 001(){}1211x F x P X x x x x ≤⎧⎪⎪=<=<≤⎨⎪>⎪⎩当当0当3-3 根据题意可知011126(){}223313x x F x P X x x x ≤-⎧⎪⎪-<≤⎪=<=⎨⎪<≤⎪⎪>⎩当当当当3-4 设X ={取到的次品的个数}.(1)取出后放回:1144115516{0}25C C P X C C === ,1111144111558{1}25C C C C P X C C +=== 111111551{2}25C C P X C C === 因此,取得的次品数的分布列为X 0 1 2P 1625 825 125(2)取出后不放回:114311543{0}5C C P X C C ===, 1111144111542{1}5C C C C P X C C +===因此取得的次品数的分布列为 X 0 1P 35 253-5 当X k =时,说明前1k -次失败,第k 次成功,因而1{}(1)k P X k p p -==- (1,2,)k = 3-6 (1)放回袋中的情况:512161{0}243C P X C ⎛⎫=== ⎪⎝⎭, 111111422225111116666610{1}243C C C C C P X C C C C C C === ,111112442225111116666640{2}243C C C C C P X C C C C C C ===, 111113444225111116666680{3}243C C C C C P X C C C C C C === , 111114444425111116666680{4}243C C C C C P X C C C C C C ===, 111115444445111116666632{5}243C C C C C P X C C C C C C === . 因此红球个数的分布列为X 0 1 2 3 4 5P1243 10243 40243 80243 80243 32243(2)不放回袋中的情况:223524562{3}3C P P P X P ===, 114524561{4}3C P P P X P ===.因此红球个数的分布列为X 3 4P23 133-7 {1}0.9P X ==, {2}0.10.90.09P X ==⨯=,{3}0.10.10.90P X ==⨯⨯=,{4}0.10.10.10.90P X ==⨯⨯⨯=, {5}0.10.10.10.1P X ==⨯⨯⨯=因此,X 1 2 3 4 5P 0.9 0.09 0.009 0.0009 0.00013-8 由题意知,1~8000000,2000000X B ⎛⎫ ⎪⎝⎭,由于8000000n =较大,12000000p =很小,故二项分布可用4np λ==的泊松分布近似代替,则有44{}!k P X k e k -==3-9 设X ={废品的件数},1000,0.0063n p ==可用泊松近似公式( 6.3)np λ==得所求概率为6 6.36.3{6}0.166!P X e -==≈3-10 设X ={单位时间内纱线被扯断的次数},由题意可知,~(800,0.005)X B ,则(1)448004800{4}(0.005)(0.995)0.195367P X C -===;(2)108008000{10}(0.005)(0.995)0.997160i i i i P X C -=≤==∑.3-11 设X ={该单位患有这种疾病的人数},5000,0.001n p ==,可用泊松近似公式(5)np λ==得所求概率为5505{5}1{5}1!k k P X P X e k -=>=-≤=-∑10.00670.03370.08420.140=----- 0.38404=3-12 设X ={在同一时刻向总机要外线的分机数},则~(300,0.30)X B ,在同一时刻至少有13台分机向总机要外线的时候不能满足.可用泊松近似公式得所求概率为13909{13}0.92615!k k P X e k -=≤==∑3-13 这分布不是离散的,因为X 的分布函数不是阶梯型的,也不是连续的(在x =1处是跳跃的).3-14 由连续型随机变量概率密度分布的性质可知:2()111A x dx dx A x ϕπ+∞+∞-∞-∞==⇒=+⎰⎰因此 1A π=121111{11}[arctan1arctan(1)]0.51P X dx x ππ--<<==--=+⎰3-150002010211()()022411224x xx x xxe dxx F x x dx e dx dx x e dx dx x ϕ-∞-∞-∞-∞⎧≤⎪⎪⎪==+<≤⎨⎪⎪+>⎪⎩⎰⎰⎰⎰⎰⎰当当当化简得10211()022412xex F x x x x ⎧≤⎪⎪⎪=+<≤⎨⎪>⎪⎪⎩当当当3-16 (1)因为()F x 在(,)-∞+∞上的左连续性,所以(1)1F A == ,则200()0111x F x x x x ≤⎧⎪=<≤⎨⎪>⎩当当当(2)对分布函数求导得分布密度函数为201()()0x x x F x ϕ<<⎧'==⎨⎩当其他(3) 0.70.3{0.30.7}20.4P X xdx <<==⎰.3-17 (1)0.0151001.5{100}1{100}10.0150.223xP X P X edx e ---∞>=-≤=-==⎰(2)0.0150.015{}1{}10.0150.1xx x P X x P X x edx e ---∞>=-≤=-=<⎰因此ln 0.1153.50.015x >-=. 3-18 由题意可知1030()30x f x ⎧≤≤⎪=⎨⎪⎩当其他 10012{10}1{10}1303P X P X dx ≥=-<=-=⎰3-19 由题意可知212(1)01()0x x x x ϕ⎧-<<=⎨⎩当其他 120.8{0.8}12(1)0.0272P X x x dx >=-=⎰120.9{0.9}12(1)0.0037P X x x dx >=-=⎰3-20 (1){ 2.2}(2.2)0.9861P X φ<==; (2){ 1.76}1(1.76)0.0392P X φ>=-=;(3){0.78}1(0.78)0.2177P X φ<-=-=;(4){ 1.55}{1.55 1.55}2(1.55)10.8788P X P X φ<=-<<=-=; (5){ 2.5}{ 2.5}{ 2.5}22(2.5)0.0124P X P X P X φ>=<-+>=-=. 3-21 1,4μσ=-= .(1)()2.441{ 2.44}0.860.80514P Y φφ+⎛⎫<=== ⎪⎝⎭;(2)1{ 1.5}1{ 1.5}1(0.125)0.54988P Y P Y φφ⎛⎫>-=-≤-=--== ⎪⎝⎭;(3) 2.81{ 2.8}(0.45)1(0.45)0.32644P Y φφφ-+⎛⎫<-==-=-= ⎪⎝⎭;(4)4141{4}{44}44P Y P Y φφ+-+⎛⎫⎛⎫<=-<<=- ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭()()1.25(10.75)0.6678φφ=--=; (5)2151{52}44P Y φφ+-+⎛⎫⎛⎫-<<=- ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭()()0.75[11]0.6147φφ=--=;(6)2101{11}{2}{0}144P Y P Y P Y φφ++⎛⎫⎛⎫->=>+<=-+ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭0.8253=.3-22 设A ={一次测量中误差的绝对值不超过30}.(1)由题意可知,2~(20,40)X N ,20,40μσ==,则(){30}{3030}(0.25)( 1.25)P A P XP X φφ=≤=-≤≤=-- (0.25)(1.25)10.φφ=+-= (2)设Y 表示3次独立重复测量中事件A 发生的次数,则~(3,0.4931)Y B{1}1{1}1{0}P Y P Y P Y ≥=-<=-=331(10.4931)0.87C =--=3-23 首先求出电子管的损坏概率为150150201001001()03P x dx dx x ϕ==+=⎰⎰设Y ={电子管损坏的个数},则1~(3,)3Y B .(1)0303118{0}13327P Y C ⎛⎫⎛⎫==-= ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭; (2)333111{3}13327P Y C ⎛⎫⎛⎫==-= ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭. 3-24 设A ={生产的零件合格},2~(50,0.75)X N ,50,0.75μσ==,则(){50 1.550 1.5}P A P X =-≤≤+501.55050501.550{}0.750.750.75X P ---+-=≤≤(2)(2)2(2)10.φφφ=--=-= 3-25 强度2~(200,18)X N .(1)18020010{180}1{180}10.8665189P X P X φφ-⎛⎫⎛⎫>=-≤=-== ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭(2)强度不低于150MPa 的概率为()150200{150}1{150}1 2.770.997218P X P X φφ-⎛⎫≥=-<=-== ⎪⎝⎭3-26 由题意可知X -3 -2 0 1 21X -- 2 1 -1 -2 -32X 9 4 0 1 4P18 14 18 13 16所以1X --的分布列为1X -- 2 1 -1 -2 -3 P 18 14 18 13 162X 的分布列为2X 0 1 4 9P18 13 512 183-27 由23(0,1)()0(0,1)xx x x ϕ⎧∈=⎨∉⎩当当知300()0111x F x x x x ≤⎧⎪=<<⎨⎪≥⎩当当当.(1)令21Y X =-+,Y 的分布函数为(){}{21}Y F x P Y x P X x =<=-+<1211()2xx P X x d x ϕ--∞-⎧⎫=>=-⎨⎬⎩⎭⎰ 当1012x -≤<时312201()1312xY x F x x dx --⎛⎫=-=- ⎪⎝⎭⎰, 所以 221131()32222Y x x f x --⎛⎫⎛⎫== ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭当102x-<时,12()0xx dx ϕ--∞=⎰,此时,1x >,()1Y F x =;当112x-≤时12()1xx dx ϕ--∞=⎰此时,1x ≤-,()0Y F x = .因此 3011()111211Y x x F x x x ≤-⎧⎪-⎪⎛⎫=--<≤⎨ ⎪⎝⎭⎪⎪>⎩当当当23111()220Y x x f x ⎧-⎛⎫-<≤⎪ ⎪=⎨⎝⎭⎪⎩当其他 (2)设2Y X = ,Y 的分布函数为2(){}{}()Y F x P Y x P X x x t d t=<=<=<1> ,即1x >时,()1Y F x =;当01<≤,即01x <≤时,23/2()3Y F x t dt x==,所以1/23()2Y f x x =;0=,即0x =时,()0Y F x =.因此 3/200()0111Y x F x xx x ≤⎧⎪=<≤⎨⎪>⎩当当当 1/2301()2Y xx f x ⎧<≤⎪=⎨⎪⎩当其他 3-28 当0x >时,(){}{}{ln }X Y F x P Y x P e x P X x =<=<=<2222l n l n()/2()/2xx t a t a dt e dt σσ-----∞-∞==⎰22(ln )/2()0()00x a Y Y dF x x x dx x σϕ--⎧=>⎪=⎨⎪≤⎩当当3-29 1/331/3(){}{}{}()x Y F x P Y x P X x P X x t dt ϕ-∞=<=<=<=⎰2/31/3()1()()3Y Y dF x x x x dx ϕϕ-==令()1x ϕ=代入上式可得2/3101()3Y xx x ϕ-⎧<≤⎪=⎨⎪⎩当其他 3-30 /2/2(){}{2ln }{}x e x t Y F x P Y x P X x P X e e dt λλ-=<=<=<=⎰因此/2/2/2/211()22x x x e x e Y f x e e e λλλλ--==()x -∞<<+∞第四章4-1X 1 2 3Y1 0 16 1122 16 16 163 112 164-2 4352410{,}i j i jC C C P X i Y j C --=== 4-3 由于11(,)14RAf x y dxdy Axydxdy A xdx ydy +∞+∞-∞-∞====⎰⎰⎰⎰⎰⎰, 故4A =,代入密度函数,得401,01(,)0xy x y f x y <<<<⎧=⎨⎩当其他所以 112300111{,}42336P X Y xdx ydy <<==⎰⎰4-4 (1)当0X >且0Y >时,()0(,)(1)(1)xyu v x y F x y du e dv e e -+--==--⎰⎰;当00x y <<或时,(,)0F x y =.所以 (1)(1)0,0(,)0x ye e x y F x y --⎧--<<+∞<<+∞=⎨⎩当其他(2)由于{(,):0,0,1}D x y x y x y =≥≥+≤,有11()10(,)(,)12xx y DP X Y f x y dxdy dx e dy e --+-===-⎰⎰⎰⎰4-5 由题意可知:14(,)111(,)220x y B f x y ⎧=∈⎪⎪⨯⨯=⎨⎪⎪⎩当其他当12x ≤-或0y ≤时,(,)0F x y =; 当102x -<≤且021y x <≤+时,102(,)42(21)x y y F x y dudv y x y -==--⎰⎰;当102x -<≤且21y x >+时,212102(,)42(21)x x F x y dudv x +-==+⎰⎰; 当0x >且01y <≤时,102(,)42(1)xyy F x y dudv y y -==-+⎰⎰;当0x >且1y >时,(,)1F x y =.因此 2100212(21)00212(,)12(21)02122(1)001101x y y x y x y x F x y x x y x y y x y x y ⎧≤-≤⎪⎪⎪-+-<≤<≤+⎪⎪=⎨⎪+-<≤>+⎪⎪-><≤⎪>>⎪⎩当或当且当且当且当且4-61{0}6P X ==, 7{0}12P Y ==, 5{1}12P X =-=,1{1}3P Y ==, 5{2}12P X ==, 11{}312P Y ==. 4-7 由于()(,)X f x f x v dv +∞-∞=⎰,得1(,)(,)0x y Df x y ∈⎧=⎨⎩当其他当[0,1]x ∈时,220()122xX f x dv x -==-⎰;当[0,1]x ∉时,()0X f x =.因此 2201()0X x x f x -<<⎧=⎨⎩当其他当[0,2]y ∈时,2201()1(2)2yY f y du y -==-⎰;当[0,2]y ∉时,()0Y f y =.因此 1102()2Y y y f y ⎧-≤≤⎪=⎨⎪⎩当其他 4-8 由于()(,)X f x f x v dv +∞-∞=⎰, ()(,)Y f y f u y du +∞-∞=⎰ 当0x >时,0()x v x X f x e dv e +∞---==⎰;当0y >时,0()u y y Y f y e du e +∞---==⎰.因此 0()00x X e x f x x -⎧>=⎨≤⎩当当, 0()00y Y e y f y y -⎧>=⎨≤⎩当当4-9 由题意可知1X 0 12X0 0.1 0.81 0.1 0 4-10 由于1X -1 0 12X-1 0 140 14 0 141 0140 4-11 (1)由于(34)(34)(,)112x y x yRAf x y dxdy Ae dxdy A dx e dy +∞+∞+∞+∞-+-+-∞-∞====⎰⎰⎰⎰⎰⎰, 故12A =.(2)当0x <或0y <时,(,)0F x y =; 当00x y <<且时,(34)340(,)12(1)(1)x yu v x y F x y e dudv e e -+--==--⎰⎰.故 34(1)(1)0,0(,)0x y e e x y F x y --⎧-->>=⎨⎩当其他(3)34(34)9160{03,04}12(1)(1)x y P X Y dx e dy e e -+--<≤<≤==--⎰⎰4-12 由题意可知1(,)(,)20x y D f x y ⎧∈⎪=⎨⎪⎩当其他当10x -≤<时,111()12x X x f x dv x +--==+⎰; 当01x ≤≤时,111()12x X x f x dv x -+-==-+⎰. 故 110()1010X x x f x x x +-≤<⎧⎪=-≤≤⎨⎪⎩当当其他 4-13 (1)11111111118812121216161616a ⎛⎫⎛⎫⎛⎫+++++++++=⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭,故14a =. (2)1{}4P Xi ==(1,2,3,4i =, 25{1}48P Y ==,13{2}48P Y ==,27{3}48P Y ==,3{4}48P Y ==.(3)111125{}48121648P XY ==+++=. 4-14 由联合分布函数的性质可知 (1)(,)()()122F A B C ππ+∞+∞=++=,(,)()()022F A B C ππ-∞-∞=--=,(,)()(a r c t a n )023yF y A B C π-∞=-+=,(,)(a r c t a n )()022x F x A B C π-∞=+-=,故21A π=,2Bπ=,2C π=.(2)21(,)arctan arctan 2223x y F x y πππ⎛⎫⎛⎫=++ ⎪⎪⎝⎭⎝⎭, 2222(,)6(,)(4)(9)F x y f x y x y x y π∂==∂∂++. (3)222262()(4)(9)(4)X f x dy x y x ππ+∞-∞==+++⎰,222263()(4)(9)(9)Y f y dx x y y ππ+∞-∞==+++⎰4-15 (1)由于122002(,)()13f x y dxdy x Cxy dxdy C +∞+∞-∞-∞=+=+=⎰⎰⎰⎰,故13C=. (2)当00x y <<或时,(,)0F x y =; 当1,2x y >>时,(,)1F x y =;当01,02x y ≤≤≤≤时,232200111(,)()3312xyF x y du u uv dv x y x y =+=+⎰⎰;当01,2x y ≤≤>时,223200121(,)()333xF x y du u uv dv x x =+=+⎰⎰当1,02x y >≤≤时,12200111(,)()3312yF x y du u uv dv y y =+=+⎰⎰.故 3223220001101,0231221(,)01,233111,0231211,2x y x y x yx y F x y x x x y y y x y x y <<⎧⎪⎪+≤≤≤≤⎪⎪⎪=+≤≤>⎨⎪⎪+>≤≤⎪⎪>>⎪⎩当或当当当当(3)由于()(,)X f x f x v dv +∞-∞=⎰, ()(,)Y f y f u y du +∞-∞=⎰,当[0,1]x ∈时,222012()233X f x x xy dy x x ⎛⎫=+=+ ⎪⎝⎭⎰;当[0,1]x ∉时,()0X f x =.故 22201()3X x x x f x ⎧+≤≤⎪=⎨⎪⎩当其他当[0,2]y ∈时,120111()336Y f y x xy dx y ⎛⎫=+=+ ⎪⎝⎭⎰;当[0,2]y ∉时,()0Y f y =.故 1102()360Y y y f y ⎧+≤≤⎪=⎨⎪⎩当其他(4)由于|(,)(|)()X Y Y f x y f x y f y =, |(,)(|)()Y X X f x y f y x f x =,故 26201,02(|)20x xyx y f x y y ⎧+≤≤≤≤⎪=+⎨⎪⎩当其他故 301,02(|)62x yx y f y x x +⎧≤≤≤≤⎪=+⎨⎪⎩当其他 4-16 由于|(,)(|)()X Y Y f x y f x y f y =, |(,)(|)()Y X X f x y f y x f x =, (1)当0x >时,(2)20()22x y x X f x e dy e +∞-+-==⎰;当0y >时,(2)0()2x y y Y f y e dx e +∞-+-==⎰.故 2|20,0(|)0x X Y e x y f x y -⎧>>=⎨⎩当其他|0,0(|)0y Y X e x y f y x -⎧>>=⎨⎩当其他(2)21(2)0012{2,1}{2|1}{1}x y ydx e dyP X Y P XY P Y edy-+-≤≤≤≤==≤⎰⎰⎰14541111e e e e e -------+==--. 4-17 (1)由于()1X f x = (01)x <<|1(|)1Y X f y x x=- (01,1)x x y <<<<故 101,1(,)10x x y f x y x⎧<<<<⎪=-⎨⎪⎩当其他 (2)由于01()(,)l n (1)1yY f y f x y d x d x y x+∞-∞===---⎰⎰故l n (1)01()0Y y y f y --<<⎧=⎨⎩当其他 (3)11121{()1}l n 21yy P X Y d yd x x-+>==-⎰⎰ 4-18X Y 与相互独立的充要条件是ij i j p p p = (1,2;1,2,3)i j ==,因此有{1,3}{1}{3}P X Y P X P Y =====1111169181818B ⎛⎫⎛⎫=+++= ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭{2,3}{2}{3}P X Y P X P Y =====11318A B B B ⎛⎫⎛⎫=+++= ⎪⎪⎝⎭⎝⎭解得21,99A B ==. 4-19 (1)由0.5()0.5()(,)0.251x xu v x X F x f u v dvdu e dvdu e +∞+∞-+--∞-∞-∞-∞===-⎰⎰⎰⎰故 0.510()00x X e x F x x -⎧->=⎨≤⎩当当同理可得0.510()00y Y e y F y y -⎧->=⎨≤⎩当当(2)0.5()20.250,0(,)(,)0x y e x y F x y f x y x y -+⎧>>∂==⎨∂∂⎩当其他当0x >时,0.5()0.50()(,)0.250.5x v x X f x f x v dv e dv e +∞+∞-+--∞===⎰⎰;当0x ≤时,()0X f x =.故 0.50.50()00x X e x f x x -⎧>=⎨≤⎩当当同理可得0.50.50()00y Y e y f y y -⎧>=⎨≤⎩当当(3)由于(,)()()X Y f x y f x f y =,故X Y 、相互独立. (4)0.5()0.10.10.1{0.1,0.1}0.25x y P XY dy e dx e +∞+∞-+->>==⎰⎰.4-20 (1)由于1001(,)()12x f x y dxdy dx C x y dy C +∞+∞-∞-∞=+==⎰⎰⎰⎰,故2C=.(2)由于()(,)X f x f x v dv +∞-∞=⎰, ()(,)Y f y f u y du +∞-∞=⎰当[0,1]x ∈时,20()2()3x X f x x y dy x =+=⎰;当[0,1]x ∉时,()0X f x =.故 2301()0X x x f x ⎧≤≤=⎨⎩当其他当[0,1]y ∈时,12()2()123Y yf y x y dx y y =+=+-⎰;当[0,1]y ∉时,()0Y f y =.故 212301()0Y y y y f y ⎧+-≤≤=⎨⎩当其他(3)当01x y ≤≤≤时,有(,)2()f x y xy =+, 22()()3(123)X Y f x f y x y y =+-可见,(,)()()X Y f x y f x f y ≠,所以X Y 与并不相互独立. (4)11201{1}2()3y yP XY dy x y dx -+≤=+=⎰⎰.4-21 (1)由于X Y 与相互独立,故()0,0(,)()()0x y X Y e x y f x y f x f y -+⎧>>==⎨⎩当其他 (2)110{1|0}{1}1x P X Y P X e dx e --≤>=≤==-⎰.第五章5-1 (1)1111210(1)12666EX =⨯+⨯+⨯+-⨯=,222211117210(1)26663EX =⨯+⨯+⨯+-⨯=,11(21)(221)(211)(201)26E X -+=-⨯+⨯+-⨯+⨯+-⨯+⨯11(2(1)1)166+-⨯-+⨯=-; (2)224()3DX EX EX =-=,()X σ==.5-2 (1)00;kk k k qEX kpq pq q p∞∞=='⎛⎫=== ⎪⎝⎭∑∑(2)2222221000kk k k k k k k EXk pq pqk qpq q pq kq ∞∞∞∞--====''⎛⎫===+ ⎪⎝⎭∑∑∑∑200k k k k pq q pq q ∞∞=='''⎛⎫⎛⎫=+ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭∑∑222q qp p=+2222222q q q q q DX p p p p p=+-=+5-3 (1)1()02xEX xf x dx x e dx +∞+∞--∞-∞===⎰⎰;(2)22201()2(3)22x DX EX EX x e dx +∞-=-==Γ=⎰. 5-4 (1)0(1)1EXp p p =⨯-+⨯=, 0(1)1EY p p p =⨯-+⨯=;(2)由于20(1)1EX p p p =⨯-+⨯=,20(1)1EY p p p =⨯-+⨯=;22()(1)DX EX EX p p =-=-,22()(1)DY EY EY p p =-=-;(3)由于00(1)11EXY p p p =⨯⨯-+⨯⨯=,故2cov(,)(1)X Y EXY EX EY p p p p =-⋅=-=-.5-5222()()2g t E X t EX tEX t =-=-+, ()220dg t t EX dt=-=, 因此,tEX =,即t EX =时,()g t 达到最小值为DX .5-6 当2Y X =时,022x EYxe dx +∞-==⎰;当3XYe-=时,3014x x EYe e dx +∞--==⎰. 5-7 222()/2(ln 2)/2xx u a EY a dx a eμσσ+∞---∞==⎰ 22()DY EY EY =-222222()/2(l n 2)/222l n 2l n2()()(1)xx u a u a a a e d x a ea e e μσσσσ+∞---∞=-=-⎰ 5-8 由于12102()23EX x x dx x dx ϕ+∞-∞===⎰⎰, (5)20()y EY y y dy ye dy ϕ+∞+∞---∞==⎰⎰6=,且X Y 与相互独立,所以有2643EXY EX EY =⋅=⨯=, 220(+)+633E X Y EX EY ==+=5-9 证明)0E Y E E X E X==-=22221()()1DY EY EY E E X EXDX=-==-=5-10 证明)XYρ===()()0E X E X Y E Y⇒--=()0E X Y Y E X X E Y E X E Y⇒-⋅-⋅+⋅=E X Y E X E Y⇒-⋅=()2c o v(,)D X Y D X D Y X Y D X D Y⇒+=++=+5-15 (1)由于2200(,)sin()x y dxdy A x y dxdyππϕ+∞+∞-∞-∞=+⎰⎰⎰⎰2c o s c o s2A x x d xππ⎡⎤⎛⎫=-+-⎪⎢⎥⎝⎭⎣⎦⎰21A==,故12A=.(2)22200011sin()cos cos2224 EX x x y dxdy x x x x dxπππππ⎡⎤⎛⎫=+=++=⎪⎢⎥⎝⎭⎣⎦⎰⎰⎰,由于X Y与相互对称,故有4EY EXπ==;2 222222200011sin()[sin cos]22282 EX x x y dxdy x x x x dxπππππ=+=+=+-⎰⎰⎰22222()22824162DX EX EXπππππ⎛⎫=-=+--=+-⎪⎝⎭由于X Y与相互对称,故有22162DYππ=+-.(3)222000112sin()sin cos222EXY xy x y dxdy x x x dxππππ-⎛⎫=+=+⎪⎝⎭⎰⎰⎰22π-=2cov(,)1162X Y EXY EX EY ππ=-⋅=-+-2211622162XYππρππ-+-==+- 5-12 二维随机变量(,)X Y 的联合分布函数为1(,)(,)0x y Af x y ∈⎧=⎨⎩当其他12(1)12(1)000012,33x x EX xdydx EY ydydx --====⎰⎰⎰⎰12(1)0016x EXY xydydx -==⎰⎰. 5-13 设抽到次品所需要次数为X ,则X 服从下列分布:X 1 2 3 k P2n 221n n n -⋅- 23212n n n n n --⋅⋅-- 2(2)(3)()(1)(2)(1)n n n k n n n n k ------- 即2{}1n k P Xk n n -==⋅-,因此 11112{}1n n k k n k EX k P X k k n n --==-=⋅==⋅⋅-∑∑1121121(2)3n n k k n kn k n n --==+⎛⎫=-= ⎪-⎝⎭∑∑122121n k n k EX k n n -=-=⋅⋅-∑11231121(1)(2)6n n k k k n k n n n n --==⎛⎫=-=+ ⎪-⎝⎭∑∑221()(1)(2)18DX EX EX n n =-=+- 5-15 (1)11005(2)12EX x x y dydx =--=⎰⎰, 512EY EX ==.1122001(2)4EX x x y dydx =--=⎰⎰, 2214EY EX == 2211()144DX DY EX EX ==-=11001(2)6EXY xy x y dydx =--=⎰⎰2151cov(,)612144X Y EXY EX EY ⎛⎫=-⋅=-=- ⎪⎝⎭5()2cov(,)36D X Y DX DY X Y +=++=(2)103()(2)2X f x x y dy x =--=-⎰, 103()(2)2Y f y x y dx y =--=-⎰可见,()()(,)X Y f x f y f x y ≠,所以两者不独立.111441111144XYρ-===-故两者相关. 5-16(5)5()22y X f x xedy x +∞--==⎰, 1(5)(5)0()2y y Y f y xe dx e ----==⎰可见,()()(,)X Y f x f y f x y =,故两者独立.1(5)054y EXY xye dydx +∞--==⎰⎰5-17 两台仪器无故障时间的密度分布为1511150()0x e x f x -⎧>=⎨⎩当其他, 2522250()0x e x f x -⎧>=⎨⎩当其他联合密度函数为125()121212250,0(,)()()0x x e x x f x x f x f x -+⎧>>==⎨⎩当其他设无故障工作时间为12y x x =+,则联合分布函数为1125()5512210(,)()2551y y x x x y y F x x F y e dx dx ye e --+--===--+⎰⎰5()()25y df y F y e y dy-==所以密度函数为5250()0y e y y f y -⎧>=⎨⎩当其他 2502255yEY y edy +∞-==⎰, 235062525y EY y e dy +∞-==⎰ 262225525DY ⎛⎫=-= ⎪⎝⎭5-18 根据题意有()EX P A =, ()EY P B =, ()EXY P AB ={1}()P XY P AB ==, {0}1()P XY P AB ==-已知0XYρ=,所以cov(,)0X Y =,即cov(,)()()()0X Y EXY EX EY P AB P A P B =-⋅=-=故()()()P AB P A P B =.事件A B 与相互独立,由事件的独立性定理可得:A ,A ,B ,B 两两相互独立,即{11}{1}{1}P X Y P X P Y =====, {10}{1}{0}P X Y P X P Y =====, {01}{0}{1}P X Y P X P Y =====, {00}{0}{0}P X Y P X P Y =====,因此,X Y 和相互独立.5-19 已知11~0,,~0,22X N Y N ⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭,由正态分布的性质可知:()1D X Y DX DY -=+=, ()0E X Y -=故()()~0,1XY N -,令Z X Y=-,则()~0,1ZN .22()zE Z z e dz+∞--∞==⎰22222()()()()1D Z EZE Z DZ EZ E Zπ=-=+-=-⎡⎤⎡⎤⎣⎦⎣⎦第六章6-1 设11nn iiY Xn==∑,再对n Y利用契比雪夫不等式:{}1222222nii nnn nD XDY nP Y EYn nεεεε=→∞⎛⎫⎪⎝⎭-≥≤=≤−−−→∑故{}n X服从大数定理.6-2 设出现7的次数为X,则有()~10000,0.1,1000,900X B E X n p D X===由棣莫佛-拉普拉斯定理可得{}100096810001696810.14303015XP X P--⎧⎫⎛⎫<=<=-Φ=⎨⎬ ⎪⎩⎭⎝⎭6-311,212i iEX DX==由中心极限定理可知,10110iX-⨯∑,所以101011616110.136i ii iP X P X==⎧⎫⎧⎫>=-≤=-Φ=-Φ=⎨⎬⎨⎬⎩⎭⎩⎭∑∑6-4 设报各人数为X,则.100,100==DXEX.由棣莫佛-拉普拉斯定理可得()0228.021100100120}120{=Φ-=⎭⎬⎫⎩⎨⎧-≥-=≥DXEXXPXP。
华工《线性代数与概率统计》(工程数学)随堂练习参考答案
《线性代数与概率统计》随堂练习参考答案?(....行列式?....用行列式地定义计算行列式中展开式,地系数=计算行列式=....行列式=....,=,,计算行列式=?有非零解齐次线性方程组有非零解地条件是=总有设, ,求=....,,设, 满足, 求=....,,,,设,n则=...对任意地为对称矩阵..若则设为,为且,,,则=......设,求=....=设均为....均为,都可逆,,,....设,则=?(. B.. D.,=阶矩阵可逆且,则=. B.. D.阶行列式地代数余子式之间地关系是....设矩阵地秩为.中有一个.中任意一个.中任意一个.中有一个地秩为?(求地秩为?(,=地秩,..用消元法解线性方程组,....有非零解....已知线性方程组:无解则=中未知量个数为设是矩阵齐次线性方程组仅有零解地充分条件是(.地列向量组线性相关.地列向量组线性无关.地行向量组线性无关.地行向量组线性无关=..求齐次线性方程组地基础解系是(....求齐次线性方程组地基础解系为()....元非齐次方程组地导出组仅有零解则()设为矩阵线性方程组地对应导出组为,.若仅有零解则有唯一解有非零解则有无穷多解.若有无穷多解则有非零解有无穷多解则仅有零解.样本空间为,事件“出现奇数点”为.样本空间为,事件“出现奇数点”为.样本空间为,事件“出现奇数点”为.样本空间为,事件“出现奇数点”为.用表示“第一次取到数字,第二次取到数字”则样本空间..事件可以表示为.事件可以表示为.事件可以表示为用表示“第次射中目标”试用表示...用表示“第次射中目标”试用表示....用表示“第次射中目标”试用表示........................,,,,=....,,,,=?( ) ................甲厂地产品占,乙厂地产品占,品占,甲厂产品地合格率为,乙厂产品地合格率为,格率为,............地分布函数为,用分别表示下列各概率:....令地分布函数.. B.. D.可以得为多少?........地分布列为,?()....,........则分别为(地密度函数为则常数....地密度函数为,...试求地概率为(........由某机器生产地螺栓长度服从,规定长度在内...地密度函数,说法正确地是(.=0...位移函数地多项式形式表示为已知标准正态分布地分布函数为,则有.设~,求概率分别为.X~,则.( )设行列式,则中元素地代数余子式=m n设,,则=.。
华南理工大学《线性代数与概率统计》随堂练习及答案
第一章行列式·1.1 行列式概念1.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:A2.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:B3.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:B4.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:C5.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:C6.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:D7.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:C8.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:B第一章行列式·1.2 行列式的性质与计算1.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:B2.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:D3.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:C4.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:D5.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:D6.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:B7.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:A8.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:D9.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:B10.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:C第一章行列式·1.3 克拉姆法则1.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:C2.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:A3.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:B4.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:A5.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:B.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:D2.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:A3.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:C第二章矩阵·2.2 矩阵的基本运算1.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:C2.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:D3.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:B4.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:B5.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:D6.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:C7.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:D第二章矩阵·2.3 逆矩阵1.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:C2.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:B3.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:D4.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:C5.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:C6.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:D7.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:B8.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:C9.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:D10.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:B第二章矩阵·2.4 矩阵的初等变换与矩阵的秩1.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:C2.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:D3.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:B4.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:A5.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:A6.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:D7.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:C8.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:C9.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:C10.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:D11.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:B12.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:A13.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:B第三章线性方程组·3.1 线性方程组的解1.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:D2.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:A第三章线性方程组·3.2 线性方程组解的结构1.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:D2.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:A3.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:A4.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:B5.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:A6.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:C7.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:A8.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:D9.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:C第四章随机事件及其概率·4.1 随机事件1.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:D2.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:B第四章随机事件及其概率·4.2 随机事件的运算1.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:C2.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:A3.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:B1.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:B2.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:C3.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:B4.(单选题)甲乙两人同时向目标射击,甲射中目标的概率为0.8,乙射中目标的概率是0.85,两人同时射中目标的概率为0.68,则目标被射中的概率为()A.0.8 ;B.0.85;C.0.97;D.0.96.答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:C5.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:D第四章随机事件及其概率·4.4 条件概率与事件的独立性1.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:D2.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:B3.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:AA4.(单选题)设有甲、乙两批种子,发芽率分别为0.9和0.8,在两批种子中各随机取一粒,则两粒都发芽的概率为()A.0.8 ; B.0.72 ; C.0.9 ; D.0.27 .答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:B5.(单选题)设有甲、乙两批种子,发芽率分别为0.9和0.8,在两批种子中各随机取一粒,则至少有一粒发芽的概率为()A.0.9 ; B.0.72 ; C.0.98 ; D.0.7答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:C6.(单选题)设有甲、乙两批种子,发芽率分别为0.9和0.8,在两批种子中各随机取一粒,则恰有一粒发芽的概率为()A.0.1 ; B.0.3 ; C.0.27 ; D.0.26答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:D第四章随机事件及其概率·4.5 全概率公式与贝叶斯公式1.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:C2.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:D3.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:A4.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:B5.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:C1.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:A2.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:C3.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:B第五章随机变量及其分布·5.2 离散型随机变量1.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:C2.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:C3.(单选答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:B4.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:A5.(单选题)从一副扑克牌(52张)中任意取出5张,求抽到2张红桃的概率?A 0.1743;B 0.2743;C 0.3743;D 0.4743答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:B第五章随机变量及其分布·5.3 连续型随机变量1.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:C2.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:C3.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:A4.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:B5.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:A第五章随机变量及其分布·5.4 正态分布1.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:B2.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:C3.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:B4.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:C5.(单选题)答题: A. B. C. D. (已提交)参考答案:C。
华工版概率论习题答案4
4-3:由概率密度性质:知1),(=⎰⎰∞∞∞∞dxdy y x f +-+-则⎰⎰RAxydxdy =14110==⎰⎰Ady y xdx A ∴ A =4,⎩⎨⎧=04),(xy y x ϕ 其他10,10<<<<y x 3614}31,21{310210==<<⎰⎰ydy xdx P ηξ 4-4:当x>0且y>0时,⎰⎰+-=xyv u dv edu y x F 0)(),(=)1)(1(y x e e ----当x<0或者y<0时,),(y x F =0所以 ⎩⎨⎧--=--0)1)(1(),(y x e e y x F 其他+∞<<+∞<<y x 0,0由D ={(x,y ):1,0,0≤+≥≥y x y x }⎰⎰⎰⎰-+-==Dxy x dy e dx dxdy y x f P 110)(),(),(ηξ=1-21-e4-12:(1) 由概率密度性质知:1),(=⎰⎰∞∞∞∞dxdy y x f +-+-~而dxdy y x f ⎰⎰∞∞∞∞+-+-),(=⎰⎰=+-Ry x dxdy Ae)43(112)43(==⎰⎰+∞+∞+-Ady e dx A y x∴ A =12(2)当x<0或者y<0时,),(y x F =0当x>0且y>0时,⎰⎰+-=x yv u dudv e y x F 00)43(12),(=)1)(1(43y x e e ---- (3)由D ={(x,y ):04,03>≥>≥y x }⎰⎰⎰⎰+-==Dy x dy e dx dxdy y x f P 34)43(12),(),(ηξ=)1)(1(169----e e4-16(1)由概率密度性质知:1),(=⎰⎰∞∞∞∞dxdy y x f +-+-而dxdy y x f ⎰⎰∞∞∞∞+-+-),(=132)(1022=+=+⎰⎰C dy dx Cxy x ∴ C =31?(2)当x<0或者y<0时,),(y x F =0 当x>1,y>2时,),(y x F =1 当20,10≤≤≤≤y x 时,⎰⎰+=x ydv uv u du y x F 002)31(),(=22312131y x y x +当2,10>≤≤y x 时,⎰⎰+=x dv uv u du y x F 022)31(),(=233132x x +当20,1≤≤>y x 时,⎰⎰+=1002)31(),(ydv uv u du y x F =212131y y +综上所述:⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎨⎧+++=1121313132121310),(223223y y x x y x y x y x F 2,120,12,1020,100y 0x >>≤≤>>≤≤≤≤≤≤<<y x y x y x y x 或 ¥3)由⎰+∞∞-=dvv x f x f ),()(ε则ξ的边缘密度函数,当,10≤≤x 时x x dy xy x x f 322)31()(222+=+=⎰ξ当]1,0[∉x 时,)(x f ε=0⎪⎩⎪⎨⎧+=∴0322)(2x x x f ε其他10≤≤x 同理⎰+∞∞-=du y u f y f ),()(η则η的边缘密度函数,当,20≤≤y 时y dx xy x y f 6131)31()(12+=+=⎰η当]2,0[∉y 时,)(y f η=0⎪⎩⎪⎨⎧+=∴06131)(y y f η 其他20≤≤y)4)由)(),()(y f y x f y x f η=⎪⎩⎪⎨⎧++==∴0226)(2y xyx y x f其他20,10≤≤≤≤y x 同理由)(),()(x f y x f x y f ξ=⎪⎩⎪⎨⎧++==∴0263)(x y x x y f 其他20,10≤≤≤≤y x4-19:j P P P i ij ⋅=相互独立的充要条件是与ηε (i=1,2;j=1,2,3)181)181)(1819161()3()1()3,1(=+++======∴B P P P ηεηε 即 B =91B B B A P P P =+++======)181)(31()3()2()3,2(ηεηε即 A =92—所以 A =92,B =91 4-21:1) 由概率密度性质知:1),(=⎰⎰∞∞∞∞dxdy y x f +-+-而dxdy y x f ⎰⎰∞∞∞∞+-+-),(=121)(1==+⎰⎰C dy y x C dx x ∴ C =22)由⎰+∞∞-=dv v x f x f ),()(ε则ξ的边缘密度函数,当,10≤≤x 时203)(2)(x dy y x x f x=+=⎰ξ当]1,0[∉x 时,)(x f ε=0⎩⎨⎧=∴03)(2x x f ε 其他,10≤≤x;同理⎰+∞∞-=duy u f y f ),()(η则η的边缘密度函数,当,10≤≤y 时21321)(2)(y y dx y x y f y-+=+=⎰η当]1,0[∉y 时,)(y f η=0⎩⎨⎧-+=∴0321)(2y y y f η 其他20≤≤y 3)对于二维连续型随机变量ηεηε与),,(相互独立的充要条件是对于任意的)()(),(),(y f x f y x f y x ηε⋅=有而当,10≤≤≤y x 时 )(2),(y x y x f +=)(x f ε)(y f η=23x (2321y y -+)此时 ),(y x f ≠)(x f ε)(y f η4)31)(2)1(211=+=≤+⎰⎰-dx y x dy P yyηε'。
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4-3:由概率密度性质:知
1),(=⎰⎰∞∞∞
∞
dxdy y x f +-+-
则
⎰⎰R
Axydxdy =141
1
==
⎰⎰A
dy y xdx A ∴ A =4,⎩⎨
⎧=0
4),(xy y x ϕ 其他
1
0,10<<<<y x
3614}31,21{3
10
2
10==<<
⎰⎰ydy xdx P ηξ 4-4:当x>0且y>0时,⎰⎰
+-=x
y
v u dv e
du y x F 0
)
(),(=)1)(1(y x e e ----
当x<0或者y<0时,),(y x F =0
所以 ⎩
⎨⎧--=--0)1)(1(),(y x e e y x F 其他+∞<<+∞<<y x 0,0
由D ={(x,y ):1,0,0≤+≥≥y x y x }
⎰⎰⎰⎰-+-==D
x
y x dy e dx dxdy y x f P 1
10
)(),(),(ηξ=1-21-e
4-12:
(1) 由概率密度性质知:
1),(=⎰⎰∞∞∞
∞
dxdy y x f +-+-
而
dxdy y x f ⎰⎰∞∞∞
∞
+-+-),(=⎰⎰=+-R
y x dxdy Ae
)
43(112
)43(==
⎰⎰+∞
+∞
+-A
dy e dx A y x ∴ A =12
(2)当x<0或者y<0时,),(y x F =0
当x>0且y>0时,⎰⎰
+-=
x y
v u dudv e y x F 00
)
43(12),(=)1)(1(43y x e e ---- (3)由D ={(x,y ):04,03>≥>≥y x }
⎰⎰⎰⎰+-==D
y x dy e dx dxdy y x f P 3
4
)43(12),(),(ηξ=)1)(1(169----e e
4-16
(1)由概率密度性质知:
1),(=⎰⎰∞∞∞
∞
dxdy y x f +-+-
而
dxdy y x f ⎰⎰∞∞∞
∞
+-+-),(=13
2
)(102
2=+=
+⎰⎰C dy dx Cxy x ∴ C =3
1
(2)当x<0或者y<0时,),(y x F =0 当x>1,y>2时,),(y x F =1 当20,10≤≤≤≤y x 时,
⎰⎰+=x y
dv uv u du y x F 00
2)31(),(=223121
31y x y x +
当2,10>≤≤y x 时,
⎰⎰+=x dv uv u du y x F 02
2)31(),(=2331
32x x +
当20,1≤≤>y x 时,
⎰⎰+=100
2)31(),(y
dv uv u du y x F =2121
31y y +
综上所述:
⎪⎪⎪⎪
⎩⎪⎪⎪⎪⎨⎧
+++=1121313132121310),(2
2
3223
y y x x y x y x y x F 2
,120,12,1020,100y 0x >>≤≤>>≤≤≤≤≤≤<<y x y x y x y x 或 3)由
⎰+∞
∞
-=
dv v x f x f ),()(ε
则ξ的边缘密度函数,当,10≤≤x 时
x x dy xy x x f 322)31()(2
2
2
+=+=⎰ξ
当]1,0[∉x 时,)(x f ε=0
⎪⎩
⎪⎨⎧+=∴032
2)(2x x x f ε
其他1
0≤≤x 同理 ⎰+∞
∞
-=
du y u f y f ),()(η
则η的边缘密度函数,当,20≤≤y 时
y dx xy x y f 61
31)31()(1
2+=+=⎰η
当]2,0[∉y 时,)(y f η=0
⎪⎩⎪⎨⎧+=∴0
61
31)(y y f η 其他2
0≤≤y
4)由
)
()
,()(y f y x f y x f η=
⎪⎩
⎪⎨⎧++=
=∴0226)(2y
xy
x y x f 其他20,10≤≤≤≤y x 同理由
)()
,()(x f y x f x y f ξ=
⎪⎩⎪⎨⎧++=
=∴0
263)(x y x x y f 其他20,10≤≤≤≤y x
4-19:
j P P P i ij ⋅=相互独立的充要条件是与ηε (i=1,2;j=1,2,3)
18
1)181)(1819161()3()1()3,1(=+++
======∴B P P P ηεηε 即 B =
9
1
B B B A P P P =+++======)18
1
)(31()3()2()3,2(ηεηε
即 A =92
所以 A =92,B =9
1
4-21:
1) 由概率密度性质知:
1),(=⎰⎰∞∞∞
∞
dxdy y x f +-+-
而
dxdy y x f ⎰⎰∞∞∞
∞
+-+-),(=12
1
)(1
==
+⎰⎰C dy y x C dx x ∴ C =2
2)由
⎰+∞
∞
-=
dv v x f x f ),()(ε
则ξ的边缘密度函数,当,10≤≤x 时
20
3)(2)(x dy y x x f x
=+=⎰ξ
当]1,0[∉x 时,)(x f ε=0
⎩⎨⎧=∴0
3)(2x x f ε 其他,
10≤≤x
同理 ⎰+∞
∞
-=
du y u f y f ),()(η
则η的边缘密度函数,当,10≤≤y 时
21
321)(2)(y y dx y x y f y
-+=+=⎰η
当]1,0[∉y 时,)(y f η=0
⎩
⎨
⎧-+=∴0321)(2y y y f η 其他2
0≤≤y 3)对于二维连续型随机变量ηεηε与),,(相互独立的充要条件是对于任意的
)()(),(),(y f x f y x f y x ηε⋅=有
而当,10≤≤≤y x 时 )(2),(y x y x f +=
)(x f ε)(y f η=23x (2321y y -+)
此时 ),(y x f ≠)(x f ε)(y f η
4)
3
1
)(2)1(2
1
1=
+=≤+⎰⎰-dx y x dy P y
y
ηε。